1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述通过互注意力机制网络对所述第一目标特征图像的像素点特征与所述特征差重组图像的像素点特征进行处理，得到所述目标检测图像中每个像素点的缺陷概率分数，包括：
3.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述通过互注意力机制对所述第一目标特征图像中的每个像素点对应的像素点特征及所述特征差重组图像中每个像素点对应的像素点特征进行处理，得到所述目标检测图像中每个像素点的缺陷概率分数，包括：
4.如权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述以所述第一目标特征图像中的每个像素点对应的像素点特征为键，以所述特征差重组图像中每个像素点对应的像素点特征为值，通过互注意力机制对所述特征差重组图像中的像素点对应的像素点特征进行处理，得到目标像素点特征，包括：
5.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据孪生网络对所述目标检测图像及所述模板图像进行特征对比，生成特征差图像，包括：
6.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述特征差图像进行特征重组，得到特征差重组图像，包括：
7.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述目标检测图像中每个像素点的缺陷概率分数确定所述目标检测图像中缺陷的位置，包括：
8.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据孪生网络对所述目标检测图像及所述模板图像进行特征对比，生成特征差图像，包括：
9.如权利要求8所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述目标检测图像进行特征提取，得到第一目标特征图像，包括：
10.一种图像处理模型训练方法，其特征在于，包括：
11.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
12.一种图像处理模型训练装置，其特征在于，包括：
13.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器、收发器、处理器以及总线系统；
14.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至9中任一项所述的图像处理方法或权利要求10所述的图像处理模型训练方法。
15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行如权利要求1至9中任一项所述的图像处理方法或权利要求10所述的图像处理模型训练方法。