[發(fā)明專利]模型生成方法、圖像增強方法、裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811594326.6
• 申請日: 2018-12-25
• 公開（公告）號: CN109859113B
• 公開（公告）日: 2021-08-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 鐘韜
• 申請（專利權(quán)）人: 北京奇藝世紀(jì)科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11319
• 代理人: 莎日娜

1.一種模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：

利用初始圖像增強模型對m張第一樣本圖像進行增強處理，得到m張第一樣本增強圖像；所述m為正整數(shù)；

利用初始判別模型確定每張第一樣本增強圖像的類別值，以及n張第二樣本圖像中每張第二樣本圖像的類別值；所述第二樣本圖像的質(zhì)量高于所述第一樣本圖像的質(zhì)量；所述n為正整數(shù)；所述類別值為圖像屬于某個類別的概率值；

根據(jù)每張第一樣本增強圖像的類別值、每張第二樣本圖像的類別值以及目標(biāo)類別值，獲取所述初始圖像增強模型的損失值；

若所述初始圖像增強模型的損失值在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，將所述初始圖像增強模型作為圖像增強模型；

若所述初始圖像增強模型的損失值不在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，基于所述損失值表示的誤差程度調(diào)整所述初始圖像增強模型的參數(shù)；

利用調(diào)整后的初始圖像增強模型、所述m張第一樣本圖像以及所述n張第二樣本圖像，對所述初始判別模型進行更新；

從訓(xùn)練樣本集中抽取m張第一樣本圖像，并重新執(zhí)行所述利用初始圖像增強模型對m張第一樣本圖像進行增強處理的步驟。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用調(diào)整后的初始圖像增強模型、所述m張第一樣本圖像以及所述n張第二樣本圖像，對所述初始判別模型進行更新，包括：

利用調(diào)整后的初始圖像增強模型對所述m張第一樣本圖像進行增強處理，得到m張第二樣本增強圖像；

利用所述初始判別模型確定每張第二樣本增強圖像的類別值以及每張第二樣本圖像的類別值；

根據(jù)每張第二樣本增強圖像的類別值、每張第二樣本圖像的類別值以及所述目標(biāo)類別值，獲取所述初始判別模型的損失值；

若所述初始判別模型的損失值不在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，基于所述損失值表示的誤差程度調(diào)整所述初始判別模型的參數(shù)；

基于所述m張第二樣本增強圖像以及所述n張第二樣本圖像，對調(diào)整后的初始判別模型繼續(xù)進行訓(xùn)練，并在對所述初始判別模型的訓(xùn)練次數(shù)達到預(yù)設(shè)次數(shù)，或所述初始判別模型的損失值在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)時，停止對所述初始判別模型進行更新。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始圖像增強模型包括第一卷積層、第一全連接層以及反卷積層，所述初始圖像增強模型中的參數(shù)至少包括所述第一卷積層中卷積核的值，所述第一全連接層中的第一權(quán)重矩陣；

所述利用初始圖像增強模型對m張第一樣本圖像進行增強處理，得到m張第一樣本增強圖像，包括：

對于每張所述第一樣本圖像，通過所述第一卷積層將所述第一樣本圖像中每個像素組成的像素矩陣，與所述第一卷積層中的卷積核進行卷積運算，得到卷積后的第一像素矩陣；

通過所述第一全連接層將所述第一權(quán)重矩陣與所述第一像素矩陣相乘，得到第二像素矩陣；

通過所述反卷積層對所述第二像素矩陣進行反卷積運算，得到第一樣本增強圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始判別模型包括第二卷積層及第二全連接層，所述初始判別模型中的參數(shù)至少包括所述第二卷積層中卷積核的值，所述第二全連接層中的第二權(quán)重矩陣；

所述利用初始判別模型確定每張第一樣本增強圖像的類別值，以及n張第二樣本圖像中每張第二樣本圖像的類別值，包括：

將每張第一樣本增強圖像以及每張第二樣本圖像作為判別圖像，通過所述第二卷積層將所述判別圖像中每個像素組成的像素矩陣，與所述第二卷積層中的卷積核進行卷積運算，得到卷積后的第三像素矩陣；

將所述第三像素矩陣轉(zhuǎn)換為單一向量矩陣，并通過所述第二全連接層計算所述第二全連接層中第二權(quán)重矩陣與所述單一向量矩陣的乘積，得到所述判別圖像的類別值。

5.一種圖像增強方法，其特征在于，所述方法包括：

將待處理圖像輸入圖像增強模型；

通過所述圖像增強模型對所述待處理圖像進行增強處理，得到目標(biāo)圖像；其中，所述圖像增強模型是利用權(quán)利要求1至4中任一項所述的方法生成的。