[发明专利]图像处理模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请公开了图像处理模型的训练的方法、装置、电子设备和存储介质，涉及深度学习和图像处理技术领域。具体实现方案为：通过将生成器生成的第二图像输入至判别器，获取第二图像中各个图像块属于真实图像的各个第一概率，并从各个图像块对应的第一概率中提取多个目标概率，根据提取的多个目标概率对判别器进行修正。由此，通过提取部分概率对判别器进行修正，不仅增加了提取的概率对应的图像块的损失的回传梯度，提高了模型生成图像的效果，而且减少了计算量。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及深度学习和图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着机器学习的研究深度，生成模型可以通过学习一些数据，然后生成类似的数据。比如，让生成模型学习一些动物图片，然后自己生成动物的图片。可见，生成图片越接近真实图片，那么生成图片的效果越好。

因此，生成图片的效果是衡量模型性能的重要标准。

发明内容

本申请提供一种用于提高生成图像的质量效果的图像处理模型的训练的方法、装置、电子设备和存储介质。

根据第一方面，提供了一种图像处理模型的训练方法，包括：

利用所述图像处理模型中的生成器对第一图像进行处理，以生成第二图像；

将所述第二图像输入所述图像处理模型中的判别器，以获取所述第二图像中各个图像块属于真实图像的各个第一概率；

从所述各个第一概率中提取多个目标概率；以及

根据所述多个目标概率，对所述判别器进行修正，以对所述图像处理模型进行训练。

本申请实施例的图像处理模型的训练方法，通过将生成器生成的第二图像输入至判别器，获取第二图像中各个图像块属于真实图像的各个第一概率，并从各个图像块对应的第一概率中提取多个目标概率，根据提取的多个目标概率对判别器进行修正，由此，通过提取部分概率对判别器进行修正，不仅增加了提取的概率对应的图像块的损失的回传梯度，提高了模型生成图像的效果，而且减少了计算量。

根据第二方面，提供了一种图像处理模型的训练装置，包括：

生成模块，用于利用所述图像处理模型中的生成器对第一图像进行处理，以生成第二图像；

第一获取模块，用于将所述第二图像输入所述图像处理模型中的判别器，以获取所述第二图像中各个图像块属于真实图像的各个第一概率；

第一提取模块，用于从所述各个第一概率中提取多个目标概率；以及

第一修正模块，用于根据所述多个目标概率，对所述判别器进行修正，以对所述图像处理模型进行训练。

本申请实施例的图像处理模型的训练装置，通过将生成器生成的第二图像输入至判别器，获取第二图像中各个图像块属于真实图像的各个第一概率，并从各个图像块对应的第一概率中提取多个目标概率，根据提取的多个目标概率对判别器进行修正。由此，通过提取各个图像块对应的概率中的部分概率对判别器进行修正，不仅增加了提取的概率对应的图像块的损失的回传梯度，提高了模型生成图像的效果，而且减少了计算量。

根据第三方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述一方面实施例所述的图像处理模型的训练方法。