图像处理方法、电子装置、车辆、介质和计算机程序产品

本申请实施例提供一种图像处理方法、电子装置、车辆、介质和计算机程序产品，通过基于输入图像累积到神经元的膜电位和阈值，获取输入图像对应的初始脉冲序列，模拟了生物神经元的动态特性，生成了时空稀疏的目标脉冲序列，减少了冗余计算；通过对所述初始脉冲序列进行N次多尺度空洞卷积操作和脉冲发放，得到目标脉冲序列，其中，N为大于等于2的整数，在扩大感受野的同时降低了计算量；通过对所述目标脉冲序列执行多头注意力操作，得到目标特征，学习了特征空间和时间关联特性；通过基于所述目标特征进行图像分割处理，获取图像分割结果，从而，提高了图像分割的实时性，同时提高了准确性。