[發明專利]自動摳圖模型建立方法及系統

在審

• 申請號: 202110962940.9
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN113706372A
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發明（設計）人: 林漢權;林杰興
• 申請（專利權）人: 稿定（廈門）科技有限公司
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06T7/11;G06T7/194
• 代理公司: 廈門原創專利事務所(普通合伙) 35101
• 代理人: 黃巧香

1.一種自動摳圖模型建立方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取歷史圖片，并根據所述歷史圖片生成訓練數據集；

根據所述訓練數據集進行分割模型的訓練，以便通過訓練得到的分割模型根據訓練數據集中的原始圖片生成對應的三元組圖片；

根據所述訓練數據集中的原始圖片和該原始圖片對應的三元組圖片進行摳圖模型的訓練，以生成摳圖模型。

2.如權利要求1所述的自動摳圖模型建立方法，其特征在于，所述根據所述訓練數據集進行分割模型的訓練的步驟包括：

將初始學習率設置為0.001，學習率按照多項式遞減；訓練周期為X，損失函數采用交叉熵；網絡權重通過反向傳播不斷更新梯度信息，以完成分割模型的訓練。

3.如權利要求2所述的自動摳圖模型建立方法，其特征在于，所述根據所述訓練數據集進行分割模型的訓練的步驟，進一步包括：

在每個迭代過程中，將每個像素按照損失函數排序，排序靠前，則認為樣本誤差較大，需要加大權重進行重點學習；進而，設置誤差區間，使得損失函數只計算誤差區間內的樣本，從而提高分割模型的訓練效率。

4.如權利要求2所述的自動摳圖模型建立方法，其特征在于，所述根據所述訓練數據集進行分割模型的訓練的步驟，進一步包括：

根據以下公式對訓練數據集進行擴充：I＝alpha*Fg+(1-alpha)*Bg，其中，Fg是訓練數據集的原始RGB圖片，alpha是對應的蒙版，Bg是背景數據集候選圖片，I是合成的新圖片。

5.如權利要求1-3中任一項所述的自動摳圖模型建立方法，其特征在于，通過訓練得到的分割模型根據訓練數據集中的原始圖片生成對應的三元組圖片的步驟包括：

根據所述原始圖片生成該原始圖片對應的多尺度特征，并對所述多尺度特征進行融合，以生成該原始圖片對應的特征層；

根據所述原始圖片和該原始圖片對應的特征層進行細粒度分割，以生成該原始圖片對應的三元組圖片。

6.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有自動摳圖程序，該自動摳圖程序被處理器執行時實現如權利要求1-5中任一項所述的自動摳圖模型建立方法。

7.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時，實現如權利要求1-5中任一項所述的自動摳圖模型建立方法。

8.一種自動摳圖模型建立系統，其特征在于，包括：

獲取模塊，所述獲取模塊用于獲取歷史圖片，并根據所述歷史圖片生成訓練數據集；

第一訓練模塊，所述第一訓練模塊用于根據所述訓練數據集進行分割模型的訓練，以便通過訓練得到的分割模型根據訓練數據集中的原始圖片生成對應的三元組圖片；

第二訓練模塊，所述第二訓練模塊用于根據所述訓練數據集中的原始圖片和該原始圖片對應的三元組圖片進行摳圖模型的訓練，以生成摳圖模型。