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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提供一种多尺度注意力机制方法及模块和图像处理方法及装置，其中多尺度注意力模块中的分组卷积层用于对待处理特征图进行特征提取，获得第一特征图；每个尺度分支用于对第一特征图进行特征提取，获得各自的尺度分支特征图；相加单元用于将第一特征图和多个尺度分支特征图相加，获得第二特征图；普通卷积层用于对第二特征图进行特征提取，获得注意力图；矩阵逐元素相乘操作单元用于将注意力图和待处理特征图进行矩阵逐元素相乘操作，获得多尺度特征图；其中，多个尺度分支中至少两个尺度分支的特征提取尺度不同。本发明提供的多尺度注意力机制方法及模块和图像处理方法及装置，提高了图像处理的准确性和精度。
主权项：1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取待处理图像数据；将所述待处理图像数据输入至图像处理模型，得到图像处理结果；其中，所述图像处理模型是基于多尺度注意力模块建立的，所述图像处理模型是基于图像样本以及所述图像样本对应的识别标签进行训练后得到的，所述识别标签是根据所述图像样本预先确定的，并与所述图像样本一一对应；所述多尺度注意力模块包括：分组卷积层、多个尺度分支、相加单元、普通卷积层和矩阵逐元素相乘操作单元；所述分组卷积层用于对待处理特征图进行特征提取，获得第一特征图；每个所述尺度分支用于对所述第一特征图进行特征提取，获得各自的尺度分支特征图；所述相加单元用于将所述第一特征图和多个所述尺度分支特征图相加，获得第二特征图；所述普通卷积层用于对所述第二特征图进行特征提取，获得注意力图；所述矩阵逐元素相乘操作单元用于将所述注意力图和所述待处理特征图进行矩阵逐元素相乘操作，获得多尺度特征图；其中，所述多个尺度分支中至少两个所述尺度分支的特征提取尺度不同。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 多尺度注意力机制方法及模块和图像处理方法及装置
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