[发明专利]一种图像处理方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取训练图像，所述训练图像对应多个标签；

根据神经网络模型确定所述训练图像中各个像素点所对应的损失值；

将所述损失值中大于阈值的损失值所对应的像素点确定为目标像素点；

根据所述目标像素点获取用于所述神经网络模型反向传播训练的目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据神经网络模型确定所述训练图像中各个像素点所对应的损失值之前，所述方法还包括：

构建所述神经网络模型；

对所述神经网络模型的损失层进行大边界处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取训练图像之后，所述方法还包括：

对所述训练图像进行数据增广处理，得到增广后的训练图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据神经网络模型确定所述训练图像中各个像素点所对应的损失值，包括：

根据所述神经网络模型分别确定所述增广后的训练图像中各个像素点所对应的损失值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述训练图像进行数据增广处理，包括：

对所述训练图像进行旋转处理、剪切处理、镜像处理、像素偏移处理、模糊处理、放射变换处理、增加噪声处理、图像锐化处理、放射变换处理、增加噪声处理、图像锐化处理和缩放处理中的一种或多种处理。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述训练图像包括光流图和灰度图。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述训练图像进行数据增广处理之前，所述方法还包括：

对所述训练图像中的光流图和灰度图进行通道分离处理。

8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取训练图像，所述训练图像对应多个标签；

第一确定单元，用于根据神经网络模型确定所述训练图像中各个像素点所对应的损失值；

第二确定单元，用于将所述损失值中大于阈值的损失值所对应的像素点确定为目标像素点；

第三确定单元，用于根据所述目标像素点确定用于所述神经网络模型反向传播训练的目标图像。

9.一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至7中任意一项所述的图像处理方法中的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行权利要求1至7任一项所述的图像处理方法中的步骤。