图像处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请涉及机器学习，具体涉及图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着机器学习技术的发展，基于人工神经网络的机器学习算法被广泛应用于图像处理任务。其中，神经网络的设计是机器学习的一个重要课题，良好的网络结构设计通常会带来显著的性能提升。然而，目前主要依赖人工设计神经网络，十分依赖研发人员的设计经验，设计出性能良好的神经网络的难度较高。并且，神经网络在进行图像处理任务时，往往需要耗费大量的计算资源，而智能手机等电子设备的计算资源有限，导致人工设计出的神经网络可能无法在这些计算资源有限的电子设备上发挥作用，反而导致图像处理的准确性下降。

技术实现思路

1、本申请实施例公开图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，能够通过适用于不同运算平台的神经网络进行图像处理，以兼容不同运算平台的计算能力，在不同的运算平台上都能取得较高的图像处理准确性。

2、本申请实施例公开一种图像处理方法，包括：利用目标神经网络对待处理图像进行处理，得到图像处理结果；其中，所述目标神经网络是利用从第一算子搜索空间和第二算子搜索空间中搜索出的目标网络模块构建出的；所述第一算子搜索空间包括多个不同的第一网络模块，所述第一网络模块是基于第一运算平台的运算性能设计的；所述第二算子搜索空间包括多个不同的第二网络模块，所述第二网络模块是基于第二运算平台的运算性能设计的；每个网络模块包括一种或多种算子的组合。

3、本申请实施例公开一种图像处理装置，包括：处理模块，用于利用目标神经网络对待处理图像进行处理，得到图像处理结果；其中，所述目标神经网络是利用从第一算子搜索空间和第二算子搜索空间中搜索出的目标网络模块构建出的；所述第一算子搜索空间包括多个不同的第一网络模块，所述第一网络模块是基于第一运算平台的运算性能设计的；所述第二算子搜索空间包括多个不同的第二网络模块，所述第二网络模块是基于第二运算平台的运算性能设计的；每个网络模块包括一种或多种算子的组合。

4、本申请实施例公开一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如本申请实施例公开的任意一种图像处理方法。

5、本申请实施例公开一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本申请实施例公开的任意一种图像处理方法。

6、与相关技术相比，本申请实施例具有以下有益效果：

7、基于不同的运算平台设计不同的算子搜索空间，并从不同的算子搜索空间中搜索目标网络模块，以构建目标神经网络，使得构建出的目标神经网络既可适用于第一运算平台，也可适用于第二运算平台上。因此，利用该目标神经网络进行图像处理时，可以兼容第一运算平台和第二运算平台的计算能力，能够在不同的运算平台上都取得较高的图像处理准确性。此外，目标网络模块的搜索、候选子网络的构建和目标神经网络的选取都可以由电子设备自动完成，从而可以将研发人员从设计神经网络结构的工作中解放出来，使得神经网络的结构设计更加高效；还有可能搜索出人类难以想象的网络结构，进一步提高网络性能，提高图像处理的准确性。

技术特征：

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一网络模块在所述第一运算平台上的运算效率高于所述第一网络模块在所述第二运算平台上的运算效率；所述第二网络模块在所述第二运算平台上的运算效率高于所述第二网络模块在所述第一运算平台上的运算效率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络由所述目标网络模块对基础网络框架进行补充后得到；所述基础网络框架定义了神经网络的一种或多种与网络结构相关的超参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基础网络框架定义的超参数包括：相邻网络层之间的连接关系，以及每个网络层的输入数据和输出数据之间的尺寸关系。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络，是基于多个候选子网络中的最优候选子网络确定的；每个所述候选子网络均是利用从第一算子搜索空间和第二算子搜索空间中搜索出的所述目标网络模块构建出的；

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络，是对所述最优候选子网络进行剪枝处理后得到的。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述最优候选子网络包括：卷积层，卷积层对应的目标网络模块为卷积核；

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述最优候选子网络中，所述第一卷积层对应的卷积通道数量为第一通道数量；

9.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如权利要求1至8任一项所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例公开一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：利用目标神经网络对待处理图像进行处理，得到图像处理结果；其中，所述目标神经网络是利用从第一算子搜索空间和第二算子搜索空间中搜索出的目标网络模块构建出的；第一算子搜索空间包括多个不同的第一网络模块，第一网络模块是基于第一运算平台的运算性能设计的；第二算子搜索空间包括多个不同的第二网络模块，第二网络模块是基于第二运算平台的运算性能设计的；每个网络模块包括一种或多种算子的组合。实施本申请实施例，能够通过适用于不同运算平台的神经网络进行图像处理，以兼容不同运算平台的计算能力，在不同的运算平台上都能取得较高的图像处理准确性。

技术研发人员：樊欢欢
受保护的技术使用者：OPPO广东移动通信有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12