[發(fā)明專利]基于圖像處理的模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010771696.3
• 申請(qǐng)日: 2020-08-04
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112132172A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-12-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張官興;王赟;郭蔚;黃康瑩
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 紹興埃瓦科技有限公司;上海埃瓦智能科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 曹瀚青

1.一種基于圖像處理的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取訓(xùn)練集樣本圖像數(shù)據(jù)，并通過(guò)待訓(xùn)練的生成器模型對(duì)所述訓(xùn)練集樣本圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成與所述訓(xùn)練集樣本圖像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

獲取與所述訓(xùn)練集樣本圖像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽數(shù)據(jù)；

根據(jù)與所述待訓(xùn)練的生成器模型對(duì)應(yīng)的生成器損失函數(shù)計(jì)算所述生成器損失值；

將所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)輸入至待訓(xùn)練的判別器模型，根據(jù)與所述待訓(xùn)練的判別器模型對(duì)應(yīng)的判別器損失函數(shù)計(jì)算判別器損失值；所述判別器模型用于判斷所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)的相似度；

根據(jù)所述生成器損失值和所述判別器損失值，分別利用反向傳播反復(fù)交替優(yōu)化所述待訓(xùn)練的生成器模型和所述待訓(xùn)練的判別器模型，當(dāng)達(dá)到精度要求或者預(yù)設(shè)迭代次數(shù)后，保存所述待訓(xùn)練的生成器模型的生成器模型參數(shù)和所述待訓(xùn)練的判別器模型的判別器模型參數(shù)，得到訓(xùn)練好的生成器模型和判別器模型；所述訓(xùn)練好的生成器模型用于對(duì)圖像處理設(shè)備采集的初始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以輸出與所述初始圖像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的圖像調(diào)校參數(shù)或輸出與所述初始圖像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)圖像；輸出的圖像調(diào)校參數(shù)用于指示所述圖像處理設(shè)備生成與所述初始圖像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成器模型參數(shù)和所述判別器模型參數(shù)通過(guò)以下步驟進(jìn)行更新：

將所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)輸入至所述待訓(xùn)練的判別器模型中，通過(guò)所述判別器損失函數(shù)對(duì)所述判別器模型參數(shù)進(jìn)行k次更新；

將所述訓(xùn)練集樣本圖像數(shù)據(jù)輸入至所述待訓(xùn)練的生成器模型，并經(jīng)所述判別器模型處理后根據(jù)所述生成器損失函數(shù)對(duì)所述生成器模型參數(shù)進(jìn)行n次更新；

其中，所述生成器損失函數(shù)為：δ_G為所述生成器損失值，G(z)為所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)的誤差值，和為誤差權(quán)重；所述n為非零的自然數(shù)；所述判別器損失函數(shù)為：δ_D＝D(y)+D(z)，δ_D為所述判別器損失值，z表示所述生成器模型生成的所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)的D(z)為所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)作為所述判別器模型的輸入時(shí)對(duì)應(yīng)的損失值，y表示所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)，D(y)為所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)作為所述判別器模型的輸入時(shí)對(duì)應(yīng)的損失值；所述k為非零的自然數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成器模型包括調(diào)校參數(shù)生成模型和圖像調(diào)校模型，其中，所述調(diào)校參數(shù)生成模型用于生成預(yù)測(cè)調(diào)校參數(shù)，所述圖像調(diào)校模型用于根據(jù)所述預(yù)測(cè)調(diào)校參數(shù)和對(duì)應(yīng)訓(xùn)練集樣本圖像數(shù)據(jù)生成樣本測(cè)試圖像，并將所述預(yù)測(cè)調(diào)校參數(shù)和/或所述樣本測(cè)試圖像作為所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；或，

所述生成器模型為圖像生成模型，用于直接生成樣本測(cè)試圖像；其中，所述圖像生成模型由圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)和圖像重建網(wǎng)絡(luò)組成，所述圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)最后層的輸出作為所述圖像重建網(wǎng)絡(luò)的輸入，且所述圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)和所述圖像重建網(wǎng)絡(luò)中的部分特征層通過(guò)關(guān)聯(lián)層連接實(shí)現(xiàn)特征關(guān)聯(lián)，并將所述樣本測(cè)試圖像作為所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述生成器模型包括調(diào)校參數(shù)生成模型和圖像調(diào)校模型，所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)中包括標(biāo)簽圖像，其中，所述調(diào)校參數(shù)生成模型用于生成預(yù)測(cè)調(diào)校參數(shù)，所述圖像調(diào)校模型用于生成樣本測(cè)試圖像；所述生成器損失值包括圖像調(diào)校模型損失值和調(diào)校參數(shù)生成模型損失值；

所述根據(jù)與所述待訓(xùn)練的生成器模型對(duì)應(yīng)的生成器損失函數(shù)計(jì)算所述生成器損失值，包括：

通過(guò)生成的樣本測(cè)試圖像和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽圖像，根據(jù)圖像調(diào)校模型損失函數(shù)計(jì)算圖像調(diào)校模型損失值；

利用反向傳播優(yōu)化圖像調(diào)校模型參數(shù)，并輸出優(yōu)化后的圖像調(diào)校模型參數(shù)，根據(jù)所述優(yōu)化后的圖像調(diào)校模型參數(shù)和調(diào)校參數(shù)生成模型生成預(yù)測(cè)調(diào)校參數(shù)；

根據(jù)所述預(yù)測(cè)調(diào)校參數(shù)和調(diào)校參數(shù)生成模型損失函數(shù)計(jì)算調(diào)校參數(shù)生成模型損失值。