[發明專利]圖像處理方法、裝置及系統、存儲介質、計算設備

在審

• 申請號: 202010197303.2
• 申請日: 2020-03-19
• 公開（公告）號: CN113496235A
• 公開（公告）日: 2021-10-12
• 發明（設計）人: 范托;高強華
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;H04N7/18
• 代理公司: 北京博浩百睿知識產權代理有限責任公司 11134
• 代理人: 謝湘寧;張文華

1.一種圖像處理方法，包括：

獲取包含有目標事件的第一圖像；

利用對抗生成網絡對所述第一圖像進行處理，得到目標圖像，其中，所述對抗生成網絡是利用采集到的第二圖像進行訓練得到的，所述目標圖像的屬性參數與所述第二圖像的屬性參數相同，且所述目標圖像包含有所述目標事件。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括：

獲取多個訓練數據，其中，每個訓練數據包括：第一圖像，以及所述第一圖像對應的第一目標標簽，第二圖像，以及所述第二圖像對應的第二目標標簽；

利用所述多個訓練數據對初始網絡進行訓練，得到所述對抗生成網絡，其中，所述初始網絡包括：生成器網絡和鑒別器網絡，所述生成器網絡輸出的圖像輸入至所述鑒別器網絡中。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，利用所述多個訓練數據對初始網絡進行訓練，得到所述對抗生成網絡，包括：

利用所述多個訓練數據中的第一圖像對所述生成器網絡進行訓練；

利用所述生成器網絡輸出的圖像，所述多個訓練數據中的所述第一圖像對應的第一目標標簽，第二圖像，以及所述第二圖像對應的第二目標標簽對所述鑒別器網絡進行訓練，得到所述對抗生成網絡；

其中，所述鑒別器網絡包括：采樣層，多層第一卷積層，多層第二卷積層，多層第三卷積層和判別層，所述第一卷積層與所述采樣層連接，所述第三卷積層與所述第一卷積層和所述第二卷積層連接，所述判別層與所述第三卷積層連接，所述采樣層用于基于所述第一目標標簽對所述生成器網絡輸出的圖像進行采樣，并基于所述第二目標標簽對所述第二圖像進行采樣，所述生成器網絡輸出的圖像和所述第二圖像輸入至所述多層第二卷積層。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，獲取包含有目標事件的第一圖像，包括如下至少之一：

通過三維引擎生成所述第一圖像；

利用網絡爬蟲對網頁內容進行抓取，得到所述第一圖像。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，通過三維引擎生成所述第一圖像，包括：

通過所述三維引擎生成所述目標事件；

基于圖像采集裝置的布置參數，確定所述目標事件的視角參數；

基于所述目標事件和所述視角參數，生成所述第一圖像。

6.根據權利要求1所述的方法，其中，在利用對抗生成網絡對所述第一圖像進行處理，得到目標圖像之后，所述方法還包括：

利用所述目標圖像對目標檢測模型進行訓練；

利用訓練好的目標檢測模型對獲取到的檢測圖像進行處理，得到檢測結果，其中，所述檢測結果用于表征所述檢測圖像中是否包含所述目標事件。

7.一種圖像處理方法，包括：

獲取包含有目標事件的第一圖像；

獲取采集到的第二圖像；

利用對抗生成網絡對所述第一圖像和所述第二圖像進行處理，得到目標圖像，其中，所述目標圖像的屬性參數與所述第二圖像的屬性參數相同，且包含有所述目標事件。

8.根據權利要求7所述的方法，其中，利用對抗生成網絡對所述第一圖像和所述第二圖像進行處理，得到目標圖像，包括：

將所述第一圖像輸入至生成器網絡中；

將所述生成器網絡輸出的圖像，所述第二圖像，所述第一圖像對應的第一目標標簽，以及所述第二圖像對應的第二目標標簽輸入至鑒別器網絡中；

在所述鑒別器網絡的輸出結果滿足預設條件的情況下，確定所述生成器網絡輸出的圖像為所述目標圖像。

9.根據權利要求7所述的方法，其中，獲取包含有目標事件的第一圖像，包括如下至少之一：

通過三維引擎生成所述第一圖像；

利用網絡爬蟲對網頁內容進行抓取，得到所述第一圖像。