[發明專利]圖像預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010619576.1
• 申請日: 2020-07-01
• 公開（公告）號: CN111612105A
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發明（設計）人: 周康明;姚廣
• 申請（專利權）人: 上海眼控科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 李鵬

1.一種圖像預測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待測圖像序列；所述待測圖像序列中包括至少兩個待測圖像；

將所述待測圖像序列輸入預設的圖像預測模型，得到預測圖像序列；其中，所述圖像預測模型為根據預設的損失函數訓練得到的，所述預設的損失函數為根據標準圖像序列和樣本預測圖像序列之間的圖像損失值，調整各子函數的權重后得到的。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像預測模型的訓練方法包括：

將樣本圖像序列輸入預設的待訓練圖像預測模型，得到樣本預測圖像序列；

根據標準圖像序列和所述樣本預測圖像序列之間的圖像損失值，調整所述待訓練圖像預測模型的損失函數中各子函數的權重；

并根據調整后的損失函數的值對所述待訓練圖像預測模型進行訓練，得到所述圖像預測模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據調整后的損失函數的值對所述待訓練圖像預測模型進行訓練，得到所述圖像預測模型，包括：

根據所述調整后的損失函數的值，對所述待訓練圖像預測模型的參數進行調整，得到新的待訓練圖像預測模型；

將所述新的待訓練圖像預測模型作為預設的待訓練圖像預測模型，并返回執行所述將樣本圖像序列輸入預設的待訓練圖像預測模型，得到樣本預測圖像序列的步驟，直至達到預設的收斂條件時得到所述圖像預測模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述預設的收斂條件包括所述調整后的損失函數的值達到穩定值或達到預設的迭代次數。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據標準圖像序列和所述樣本預測圖像序列之間的圖像損失值，調整所述待訓練圖像預測模型的損失函數中各子函數的權重，包括：

獲取所述樣本預測圖像序列中每個樣本預測圖像與對應的標準預測圖像之間的圖像損失值；

根據所述每個樣本預測圖像與對應的標準預測圖像之間的圖像損失值，調整所述損失函數中對應子函數的權重。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述圖像損失值越大，對應的子函數的權重越大。

7.一種圖像預測模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括：

將樣本圖像序列輸入預設的待訓練圖像預測模型，得到樣本預測圖像序列；

根據標準圖像序列和所述樣本預測圖像序列之間的圖像損失值，調整所述待訓練圖像預測模型的損失函數中各子函數的權重；

根據調整后的損失函數的值對所述待訓練圖像預測模型進行訓練，得到所述圖像預測模型。

8.一種圖像預測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一獲取模塊，用于獲取待測圖像序列；所述待測圖像序列中包括至少兩個待測圖像；

預測模塊，用于將所述待測圖像序列輸入預設的圖像預測模型，得到預測圖像序列；其中，所述圖像預測模型為根據預設的損失函數訓練得到的，所述預設的損失函數為根據標準圖像序列和樣本預測圖像序列之間的圖像損失值，調整各子函數的權重后得到的。

9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。