[发明专利]提取图像特征的方法和图像分类方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种提取图像特征的方法，包括：

将待处理图像输入级联的N级降采样网络，经由所述N级降采样网络得到N个中间特征；

基于由所述N级降采样网络中的第N级降采样网络得到的第N个中间特征，得到第1个图像特征；以及

基于第(N-i)级降采样网络得到的第(N-i)个中间特征和第i个图像特征，采用注意力机制获得第(i+1)个图像特征，

其中，N为大于1的整数，i的取值为位于取值区间[1，N-1]中的整数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于第(N-i)级降采样网络得到的第(N-i)个中间特征和第i个图像特征，采用注意力机制获得第(i+1)个图像特征包括：

基于所述第(N-i)个中间特征，得到查询特征；

基于所述第i个图像特征，得到键特征和值特征；以及

基于所述查询特征、所述键特征和所述值特征，采用自注意力算法得到所述第(i+1)个图像特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述第(N-i)个中间特征，得到查询特征包括：

对所述第(N-i)个中间特征进行第一卷积运算，获得所述查询特征。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述第i个图像特征，得到键特征和值特征包括：

对所述第i个图像特征进行第二卷积运算，得到所述键特征和所述值特征，

其中，所述查询特征的通道数、所述键特征的通道数和所述值特征的通道数彼此相等。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于由所述N级降采样网络中的第N级降采样网络得到的第N个中间特征，得到第1个图像特征包括：

对所述第N个中间特征进行第一卷积运算，得到所述第1个图像特征。

6.一种图像分类方法，包括：

采用权利要求1～5中任一项所述的方法提取待处理图像的图像特征，得到N个图像特征；以及

基于所述N个图像特征，对所述待处理图像进行分类。

7.一种提取图像特征的装置，包括：

中间特征提取模块，用于将待处理图像输入级联的N级降采样网络，经由所述N级降采样网络得到N个中间特征；

第一图像特征获得模块，用于基于由所述N级降采样网络中的第N级降采样网络得到的第N个中间特征，得到第1个图像特征；以及

第二图像特征获得模块，用于基于第(N-i)级降采样网络得到的第(N-i)个中间特征和第i个图像特征，采用注意力机制获得第(i+1)个图像特征，

其中，N为大于1的整数，i的取值为位于取值区间[1，N-1]中的整数。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述第二图像特征获得模块包括：

第一特征获得子模块，用于基于所述第(N-i)个中间特征，得到查询特征；

第二特征获得子模块，用于基于所述第i个图像特征，得到键特征和值特征；以及

第三特征获得子模块，用于基于所述查询特征、所述键特征和所述值特征，采用自注意力算法得到所述第(i+1)个图像特征。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述第一特征获得子模块用于：

对所述第(N-i)个中间特征进行第一卷积运算，获得所述查询特征。

10.根据权利要求8所述的装置，其中，所述第二特征获得子模块用于：

对所述第i个图像特征进行第二卷积运算，得到所述键特征和所述值特征，

其中，所述查询特征的通道数、所述键特征的通道数和所述值特征的通道数彼此相等。

11.根据权利要求7所述的装置，其中，所述第一图像特征获得模块用于：

对所述第N个中间特征进行第一卷积运算，得到所述第1个图像特征。