[发明专利]特征提取模型训练方法、装置及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种特征提取模型训练方法、装置及存储介质，属于视频处理技术领域。该方法包括：对于至少一个样本视频中的每个样本视频，对样本视频中的多个图像进行检测，获取包含同一对象的至少两个图像；将包含同一对象的至少两个图像确定为样本图像；根据确定的样本图像进行训练，得到特征提取模型，特征提取模型用于提取视频的视频特征。由于包含同一对象的至少两个图像可以描述对象在时间维度上的变化情况，因此根据确定的样本图像训练得到特征提取模型时，可以考虑到视频数据在时间维度上的变化情况，提升特征提取模型在时间维度上的抗噪性能，进而提升了视频特征的准确性和鲁棒性。

技术领域

本发明实施例涉及视频处理技术领域，特别涉及一种特征提取模型训练方法、装置及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的快速发展和互联网视频的蓬勃兴起，视频识别在视频推荐、版权检测、目标跟踪、视频监控等多种领域得到了广泛应用。而提取视频特征是进行视频识别的关键步骤，为了提高视频特征的准确率，通常可以先训练特征提取模型，基于特征提取模型来提取视频特征。

在训练特征提取模型的阶段，获取至少一个样本视频中的多个图像，对该多个图像进行增强处理，如图像缩放、平移等，将处理后的多个图像确定为样本图像，根据确定的多个样本图像进行训练，即可得到特征提取模型。在进行视频识别的阶段，针对待识别的目标视频，选取目标视频中的多个图像，将多个图像输入至已训练的特征提取模型中，基于该特征提取模型即可获取到目标视频的视频特征。

上述方案在选取样本图像时，并未考虑到视频数据在时间维度上的变化情况，导致特征提取模型在时间维度上的抗噪性能较差，影响了提取到的视频特征的准确性。

发明内容

本发明实施例提供了一种特征提取模型训练方法、装置及存储介质，可以解决相关技术中的缺陷。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种特征提取模型训练方法，所述方法包括：

对于至少一个样本视频中的每个样本视频，对所述样本视频中的多个图像进行检测，获取包含同一对象的至少两个图像，所述至少两个图像用于描述所述对象在时间维度上的变化情况；

将所述包含同一对象的至少两个图像确定为样本图像；

根据确定的样本图像进行训练，得到特征提取模型，所述特征提取模型用于提取视频的视频特征。

另一方面，提供了一种特征提取模型训练装置，所述装置包括：

图像获取模块，用于对于至少一个样本视频中的每个样本视频，对所述样本视频中的多个图像进行检测，获取包含同一对象的至少两个图像，所述至少两个图像用于描述所述对象在时间维度上的变化情况；

样本确定模块，用于将所述包含同一对象的至少两个图像确定为样本图像；

训练模块，用于根据确定的样本图像进行训练，得到特征提取模型，所述特征提取模型用于提取视频的视频特征。

另一方面，提供了一种特征提取模型训练装置，所述装置包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现所述的特征提取模型训练方法中所执行的操作。

另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由处理器加载并执行以实现所述的特征提取模型训练方法中所执行的操作。