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申请/专利权人：鹏城实验室;清华大学深圳国际研究生院

摘要：本发明公开了一种基于高阶统计量的特征图处理方法、终端及存储介质，方法包括：分别计算待处理特征图的各个通道对应的统计量数值，其中，统计量包括至少一个高阶统计量；将待处理特征图输入至预先训练完成的第一神经网络，通过第一神经网络获取第一参数集合，其中，第一参数集合中包括多个第一参数，每个第一参数为待处理特征图分别与各个统计量的相关性分数；根据各个第一参数和统计量数值分别获取待处理特征图的各个通道的注意力权重；根据各个注意力权重对待处理特征图的各个通道进行处理，获取目标特征图。本发明通过包括高阶统计量在内的多个统计量数值能够捕获更丰富的统计信息，能够提升通道注意力权重的准确性，提高神经网络的表示能力。

主权项：1.一种基于高阶统计量的特征图处理方法，其特征在于，所述方法包括：分别计算待处理特征图的各个通道对应的统计量数值，其中，所述统计量包括一阶统计量、二阶统计量、三阶统计量和四阶统计量；所述分别计算待处理特征图的各个通道对应的统计量数值，包括：根据预设公式分别获取所述统计量数值；其中，所述预设公式为： 其中，z1,c表示待处理特征图U的第c个通道的一阶统计量数值，z2,c表示待处理特征图U的第c个通道的二阶统计量数值，z3,c表示待处理特征图U的第c个通道的三阶统计量数值，z4,c表示待处理特征图U的第c个通道的四阶统计量数值，uci,j是特征图U的第c个通道中坐标为i,j的特征点的特征值，μc是特征图U的第c个通道中所有特征值的均值，σc是特征图U的第c个通道中所有特征值的均值标准差，E是均值操作；将所述待处理特征图输入至预先训练完成的第一神经网络，通过所述第一神经网络获取第一参数集合，其中，所述第一参数集合中包括多个第一参数，每个第一参数为所述待处理特征图分别与各个所述统计量的相关性分数；根据各个所述第一参数和所述统计量数值分别获取所述待处理特征图的各个通道的注意力权重；所述根据各个所述第一参数和所述统计量数值分别获取所述待处理特征图的各个通道的注意力权重，包括：根据各个所述统计量分别对应的所述第一参数对每个通道的所述统计量数值进行加权求和，得到各个通道分别对应的第三参数；根据各个所述第三参数获取各个所述注意力权重；其中，所述注意力权重的取值范围为[0,1]；根据各个所述注意力权重对所述待处理特征图的各个通道进行处理，获取目标特征图。

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