[发明专利]图像处理方法、存储介质、电子设备及图像处理装置

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法包括：

将原始图像输入特征提取网络从而获得融合特征图，所述特征提取网络包括多个特征提取层分别用于提取不同层次的特征图，所述融合特征图通过对所述原始图像的不同层次的特征图进行特征融合得到；

通过具有多个采样率的空洞卷积模型组合，对所述融合特征图按照所述多个采样率进行空洞卷积并行采样，得到多尺度特征图，所述多尺度特征图指示按照多个比例捕捉的所述融合特征图的上下文，所述多个比例与所述多个采样率一一对应；

通过兴趣区域ROI校准模块，根据多个候选ROI对所述多尺度特征图进行划分得到多个候选图，所述多个候选图与所述多个候选ROI一一对应，所述多个候选ROI基于所述融合特征图；

对所述多个候选图分别进行语义分割，得到所述原始图像的语义分割结果。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，

所述特征提取网络包括特征金字塔网络FPN，所述FPN通过对从低层次语义特征图到高层次语义特征图的不同层次的特征图进行特征融合得到所述融合特征图。

3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，

所述特征提取网络还包括主干网络分支用于提取所述原始图像的高层次语义特征，所述主干网络分支的输出结果作为所述FPN的输入。

4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述多个候选ROI基于所述融合特征图，包括：

将所述融合特征图或者所述多尺度特征图输入区域候选网络得到所述多个候选ROI。

5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，对所述多个候选图分别进行语义分割，得到所述原始图像的语义分割结果，包括：

将所述多个候选图输入全连接FC网络进行语义分割操作从而得到所述原始图像的语义分割结果。

6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，所述将所述多个候选ROI输入所述FC网络进行语义分割操作包括：分类操作、回归操作和掩模生成操作。

7.根据权利要求6所述的图像处理方法，其特征在于，所述FC网络的掩模生成操作用于生成所述原始图像的多个掩模，所述多个掩模各自对应所述原始图像中不同类型的物件。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述多个采样率的上限与所述多个特征提取层的个数相关联并且一起被调整。

9.根据权利要求8所述的图像处理方法，其特征在于，所述特征提取网络所包括的所述多个特征提取层的个数配置为可被增加以增加所述融合特征图所包括的关于所述原始图像的语义信息，所述多个采样率的上限配置为可被增加以增加所述融合特征图的上下文被捕捉的比例。

10.根据权利要求8所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法还包括：

根据所述图像处理方法的应用场景确定所述多个采样率的上限和所述多个特征提取层的个数之间优先级较高的一方，并提高优先级较高的一方同时降低优先级较低的一方。

11.根据权利要求10所述的图像处理方法，其特征在于，当所述图像处理方法的应用场景是用于识别所述原始图像中的小型物件的应用场景，所述多个采样率的上限具有较高优先级，所述多个特征提取层的个数具有较低优先级。

12.根据权利要求10所述的图像处理方法，其特征在于，当所述图像处理方法的应用场景是用于识别所述原始图像中的相似物件的应用场景，所述多个采样率的上限具有较低优先级，所述多个特征提取层的个数具有较高优先级。