[發明專利]視頻解碼方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011009898.0
• 申請日: 2020-09-23
• 公開（公告）號: CN112188215B
• 公開（公告）日: 2022-02-22
• 發明（設計）人: 毛江云
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: H04N19/42
• 分類號: H04N19/42;H04N19/132
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 徐立

本申請公開了一種視頻解碼方法、裝置、設備及存儲介質，涉及人工智能領域。該方法包括：確定視頻文件中的采樣視頻幀；從視頻文件中獲取采樣視頻幀的采樣幀數據，以及采樣視頻幀對應的關聯視頻幀的關聯幀數據，關聯視頻幀是采樣視頻幀解碼時所依賴的視頻幀；對采樣幀數據以及關聯幀數據進行解碼，得到采樣視頻幀對應的采樣圖像；將采樣圖像作為訓練樣本輸入視頻模型，并根據視頻模型的模型輸出結果訓練視頻模型。由于僅需要對部分視頻幀進行解碼，因此解碼耗費時間得以縮短且解碼得到視頻圖像所占用的存儲空間減小，提高了視頻解碼效率，進而提高了視頻模型的訓練效率。

技術領域

本申請實施例涉及人工智能領域，特別涉及一種視頻解碼方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

在人工智能(Artificial Intelligence，AI)領域，視頻模型是一種用于對視頻進行信息提取的神經網絡模型，常被用于執行視頻分類、視頻標簽設置以及視頻語義分割等任務。

由于視頻模型的模型輸入為圖像，而視頻文件中僅包含對原始圖像進行編碼后得到的幀數據，因此在模型訓練前，首先需要對視頻文件中的視頻幀進行視頻解碼，得到每一幀幀數據對應的視頻圖像并進行存儲，然后將大量視頻圖像作為樣本輸入對模型進行訓練。

然而，由于訓練視頻模型需要使用大量視頻文件，若對每個視頻文件進行逐幀解碼存儲，需要耗費大量時間并占用大量存儲空間，影響視頻模型的訓練效率。

發明內容

本申請實施例提供了一種視頻解碼方法、裝置、設備及存儲介質，可以提高視頻模型訓練前的視頻解碼速度，從而提高視頻模型的訓練效率。所述技術方案如下：

一方面，本申請實施例提供了一種視頻解碼方法，所述方法包括：

確定視頻文件中的采樣視頻幀；

從所述視頻文件中獲取所述采樣視頻幀的采樣幀數據，以及所述采樣視頻幀對應的關聯視頻幀的關聯幀數據，所述關聯視頻幀是所述采樣視頻幀解碼時所依賴的視頻幀；

對所述采樣幀數據以及所述關聯幀數據進行解碼，得到所述采樣視頻幀對應的采樣圖像；

將所述采樣圖像作為訓練樣本輸入視頻模型，并根據所述視頻模型的模型輸出結果訓練所述視頻模型

另一方面，本申請實施例提供了一種視頻解碼裝置，所述裝置包括：

采樣幀確定模塊，用于確定視頻文件中的采樣視頻幀；

幀數據獲取模塊，用于從所述視頻文件中獲取所述采樣視頻幀的采樣幀數據，以及所述采樣視頻幀對應的關聯視頻幀的關聯幀數據，所述關聯視頻幀是所述采樣視頻幀解碼時所依賴的視頻幀；

解碼模塊，用于對所述采樣幀數據以及所述關聯幀數據進行解碼，得到所述采樣視頻幀對應的采樣圖像；

訓練模塊，用于將所述采樣圖像作為訓練樣本輸入視頻模型，并根據所述視頻模型的模型輸出結果訓練所述視頻模型

另一方面，本申請實施例提供了一種計算機設備，所述計算機設備包括處理器和存儲器，所述存儲器中存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、所述至少一段程序、所述代碼集或指令集由所述處理器加載并執行以實現如上述方面所述的視頻解碼方法。

另一方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，所述可讀存儲介質中存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、所述至少一段程序、所述代碼集或指令集由處理器加載并執行以實現如上述方面所述的視頻解碼方法。

另一方面，本申請實施例提供了一種計算機程序產品或計算機程序，該計算機程序產品或計算機程序包括計算機指令，該計算機指令存儲在計算機可讀存儲介質中。計算機設備的處理器從計算機可讀存儲介質讀取該計算機指令，處理器執行該計算機指令，使得該計算機設備執行上述方面提供的視頻解碼方法。