摘要
本申请提出一种基于多通道卷积的图像处理方法及设备、存储介质。所述方法包括:获取原始图像的输入通道数;对卷积网络模型设置等于输入通道数的第一卷积核,并对每一输入通道独立应用一第一卷积核,进行第一卷积,以输出若干中间特征图;为卷积网络模型创建一全连接层,通过全连接层将若干中间特征图对应的特征矩阵转换为一低秩矩阵;通过卷积网络模型使用大小为1*1的第二卷积核,对所述低秩矩阵进行第二卷积,以输出若干输出特征图;根据若干输出特征图得到一张目标图像。基于此,本申请可以减少卷积网络模型处理图像时的计算量和参数量,并确保图像处理效果。
技术关键词
卷积网络模型
输出特征
图像处理方法
矩阵
图像处理程序
多通道
图像处理设备
非线性
处理器
存储器
节点
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线束测试方法
动态贝叶斯网络
深度网络模型
多模态特征
深度残差网络
资源分配优化方法
基站
李雅普诺夫优化
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特征提取方法
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在线辨识方法
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拉格朗日方程