[发明专利]模型训练方法及图像转换方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明实施例提供一种模型训练方法及图像转换方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取需要转换的第一图像数据；通过图像转换模型中的多个第一网络层，对第一图像数据进行特征提取和下采样处理，以提取出多个尺度的特征图；通过多个第二网络层，对提取出的多个尺度的特征图进行上采样和特征融合处理；将多个第二网络层最终输出的特征图输入到输出层，以获取输出层输出的第二图像数据，第一图像数据对应的第一分辨率与第二图像数据对应的第二分辨率不同。通过该方案，可以实现图像数据由低分辨率到高分辨率的高效、高质转换。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种模型训练方法及图像转换方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

图像数据(如视频、图片)已经成为一种重要的信息载体。在人们的生活、娱乐、工作中经常会使用到各种图像数据。

随着各网络运营商对网络带宽的大规模提速，以及诸如5G等移动通信技术的部署和商用，为提高用户的观看体验，为用户提供高分辨率的图像数据的需求变得迫切。

而实际上，大量已经存在的大量图像数据，其分辨率可能不佳，因此，如何将这些低分辨率的图像数据，高效且高质量地转换为高分辨率的图像数据，是亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种模型训练方法及图像转换方法、装置、设备和存储介质，能够高效地将低分辨率图像数据转换为高质量的高分辨率图像数据。

第一方面，本发明实施例提供一种图像转换方法，该方法包括：

获取需要转换的第一图像数据；

通过图像转换模型中的多个第一网络层，对所述第一图像数据进行特征提取和下采样处理，以提取出多个尺度的特征图；

通过所述图像转换模型中的多个第二网络层，对所述提取出的多个尺度的特征图进行上采样和特征融合处理；

将所述多个第二网络层最终输出的特征图输入到所述图像转换模型中的输出层，以获取所述输出层输出的第二图像数据，所述第一图像数据对应的第一分辨率与所述第二图像数据对应的第二分辨率不同。

第二方面，本发明实施例提供一种图像转换装置，该装置包括：

获取模块，用于获取需要转换的第一图像数据；

处理模块，用于通过图像转换模型中的多个第一网络层，对所述第一图像数据进行特征提取和下采样处理，以提取出多个尺度的特征图；通过所述图像转换模型中的多个第二网络层，对所述提取出的多个尺度的特征图进行上采样和特征融合处理；将所述多个第二网络层最终输出的特征图输入到所述图像转换模型中的输出层，以获取所述输出层输出的第二图像数据，所述第一图像数据对应的第一分辨率与所述第二图像数据对应的第二分辨率不同。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器；其中，存储器上存储有可执行代码，当所述可执行代码被处理器执行时，使处理器至少可以实现如第一方面所述的图像转换方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种非暂时性机器可读存储介质，非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使处理器至少可以实现如第一方面所述的图像转换方法。

第五方面，本发明实施例提供一种模型训练方法，该方法包括：

获取第一训练样本集，所述第一训练样本集中包括第一样本图像数据和第二样本图像数据，所述第一样本图像数据对应的第一分辨率低于所述第二样本图像数据对应的第二分辨率；

通过图像转换模型中的多个第一网络层，对所述第一样本图像数据进行特征提取和下采样处理，以提取出多个尺度的特征图；

通过所述图像转换模型中的多个第二网络层，对所述提取出的多个尺度的特征图进行上采样和特征融合处理；