[發(fā)明專利]圖像處理模型的訓練方法、裝置、電子設備以及存儲介質

有效

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• 申請日: 2021-05-25
• 公開（公告）號: CN113361572B
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發(fā)明（設計）人: 楊馥魁
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/09
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 王萌

本公開提供了一種圖像處理模型的訓練方法，涉及計算機技術領域，尤其涉及深度學習、計算機視覺等人工智能技術領域，具體實現(xiàn)方案為：獲取樣本圖像，樣本圖像具有對應的標注圖像特征，獲取與樣本圖像對應的邊緣圖像特征，并將樣本圖像分別輸入學生模型和教師模型，以得到學生模型輸出的學生圖像特征，和教師模型輸出的教師圖像特征，根據(jù)邊緣圖像特征和教師圖像特征處理學生圖像特征，以得到目標學生圖像特征，采用教師圖像特征、目標學生圖像特征，以及標注圖像特征訓練學生模型，以得到圖像處理模型，能夠有效地輔助提升訓練得到的圖像處理模型針對圖像特征的表達建模能力，提升圖像處理模型的圖像處理效果。

技術領域

本公開涉及計算機技術領域，具體涉及深度學習、計算機視覺等人工智能技術領域，尤其涉及一種圖像處理模型的訓練方法、裝置、電子設備以及存儲介質。

背景技術

人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規(guī)劃等)的學科，既有硬件層面的技術也有軟件層面的技術。人工智能硬件技術一般包括如傳感器、專用人工智能芯片、云計算、分布式存儲、大數(shù)據(jù)處理等技術；人工智能軟件技術主要包括計算機視覺技術、語音識別技術、自然語言處理技術以及機器學習/深度學習、大數(shù)據(jù)處理技術、知識圖譜技術等幾大方向。

相關技術中的蒸餾方法，通常是采用教師模型輸出的預測特征和學生模型輸出的預測特征進行監(jiān)督訓練，當兩種模型輸出的預測特征的差異較大時，會影響教師模型對學生模型的訓練指導效果，從而影響學生模型的預測準確性。

發(fā)明內容

本公開提供了一種圖像處理模型的訓練方法、圖像處理方法、裝置、電子設備、存儲介質及計算機程序產品。

根據(jù)本公開的第一方面，提供了一種圖像處理模型的訓練方法，包括：獲取樣本圖像，所述樣本圖像具有對應的標注圖像特征；獲取與所述樣本圖像對應的邊緣圖像特征；將所述樣本圖像分別輸入學生模型和教師模型，以得到所述學生模型輸出的學生圖像特征，和所述教師模型輸出的教師圖像特征；根據(jù)所述邊緣圖像特征和所述教師圖像特征處理所述學生圖像特征，以得到目標學生圖像特征；以及采用所述教師圖像特征、所述目標學生圖像特征，以及所述標注圖像特征訓練所述學生模型，以得到圖像處理模型。

根據(jù)本公開的第二方面，提供了一種圖像處理方法，包括：獲取待處理圖像；將所述待處理圖像輸入上述圖像處理模型的訓練方法訓練得到的圖像處理模型之中，以得到所述圖像處理模型輸出的目標圖像特征。

根據(jù)本公開的第三方面，提供了一種圖像處理模型的訓練裝置，包括：第一獲取模塊，用于獲取樣本圖像，所述樣本圖像具有對應的標注圖像特征；第二獲取模塊，用于獲取與所述樣本圖像對應的邊緣圖像特征；第一輸入模塊，用于將所述樣本圖像分別輸入學生模型和教師模型，以得到所述學生模型輸出的學生圖像特征，和所述教師模型輸出的教師圖像特征；第一處理模塊，用于根據(jù)所述邊緣圖像特征和所述教師圖像特征處理所述學生圖像特征，以得到目標學生圖像特征；以及訓練模塊，用于采用所述教師圖像特征、所述目標學生圖像特征，以及所述標注圖像特征訓練所述學生模型，以得到圖像處理模型。

根據(jù)本公開的第四方面，提供了一種圖像處理裝置，包括：第三獲取模塊，用于獲取待處理圖像；第二輸入模塊，用于將所述待處理圖像輸入至如上述圖像處理模型的訓練裝置訓練得到的圖像處理模型之中，以得到所述圖像處理模型輸出的目標圖像特征。

根據(jù)本公開的第五方面，提供了一種電子設備，包括：至少一個處理器；以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器能夠執(zhí)行如第一方面所述的圖像處理模型的訓練方法，或者執(zhí)行如第二方面所述的圖像處理方法。

根據(jù)本公開的第六方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，所述計算機指令用于使所述計算機執(zhí)行如第一方面所述的圖像處理模型的訓練方法，或者執(zhí)行如第二方面所述的圖像處理方法。