[发明专利]一种图像处理模型的构建方法、装置及终端设备

权利要求书

1.一种图像处理模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：

配置基于残差模块的基模型的开始退化级别参数，并对配置好的基模型进行训练以调整所述基模型的网络参数，所述基模型包括卷积层、激活函数层、图像上采样层；

将特征调节层添加至经训练好的基模型中，生成自适应模型，其中，所述特征调节层需要放置在卷积层的后面，所述特征调节层由多个卷积核组成；

配置所述自适应模型的结束退化级别参数，并对配置好的自适应模型进行训练以调整所述特征调节层的参数；

对经训练好的自适应模型中的特征调节层进行插值运算，以使得最终形成的图像处理模型能够实现从开始退化级别到结束退化级别之间任意退化级别的图像处理。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将特征调节层添加至经训练好的基模型中，生成自适应模型的步骤，包括：

将所述特征调节层放置在经训练好的基模型的所有卷积层之后，生成自适应模型。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将特征调节层添加至经训练好的基模型中，生成自适应模型的步骤，包括：

将所述特征调节层放置在经训练好的基模型的残差结构中的卷积层之后，生成自适应模型。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述开始退化级别参数和所述结束退化级别参数中均包括有：高斯噪声参数、JPEG压缩质量参数和双三次下采样参数。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积核为深度级卷积核。

6.如权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述将特征调节层添加至经训练好的基模型中，生成自适应模型的步骤，包括：

配置所述特征调节层的卷积核的大小参数；

将配置好的特征调节层添加至经训练好的基模型中，生成自适应模型。

7.一种图像处理模型的构建装置，其特征在于，所述装置包括：

第一配置训练单元，用于配置基于残差模块的基模型的开始退化级别参数，并对配置好的基模型进行训练以调整所述基模型的网络参数，所述基模型包括卷积层、激活函数层、图像上采样层；

模型生成单元，用于将特征调节层添加至经训练好的基模型中，生成自适应模型，其中，所述特征调节层需要放置在卷积层的后面，所述特征调节层由多个卷积核组成；

第二配置训练单元，用于配置所述自适应模型的结束退化级别参数，并对配置好的自适应模型进行训练以调整所述特征调节层的参数；

模型调节单元，用于对经训练好的自适应模型中的特征调节层进行插值运算，以使得最终形成的图像处理模型能够实现从开始退化级别到结束退化级别之间任意退化级别的图像处理。

8.如权利要求7所述的图像处理模型的构建装置，其特征在于，所述模型生成单元具体用于：

将所述特征调节层放置在经训练好的基模型的所有卷积层之后，生成自适应模型。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述图像处理模型的构建方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述图像处理模型的构建方法的步骤。