[发明专利]评估方法、模型训练方法、装置、介质及电子设备

权利要求书

1.一种图像质量的评估方法，其特征在于，包括：

获取需要评估质量的待处理图像；

通过特征提取网络提取所述待处理图像的图像特征，所述特征提取网络包括顺次相连的多个特征提取单元，每个所述特征提取单元包括顺次相连的卷积块和空间注意力模块，所述空间注意力模块用于提取所述待处理图像在空间上的局部特征；

基于所述图像特征，通过全连接层对所述图像特征进行映射处理，得到所述待处理图像的质量评分。

2.根据权利要求1所述的图像质量的评估方法，其特征在于，所述空间注意力模块包括用于进行特征处理的主干分支和用于提取掩膜特征的掩膜分支；

所述特征提取单元的处理过程包括：

将所述特征提取单元中卷积块的输出特征通过第一数量个残差单元进行处理之后，分别输入至所述掩膜分支和所述主干分支；

将所述掩膜分支输出的掩膜特征和所述主干分支的输出特征进行融合处理，得到融合结果；

将所述融合结果通过第二数量个残差单元进行处理，得到所述空间注意力模块的输出特征。

3.根据权利要求2所述的图像质量的评估方法，其特征在于，所述掩膜分支中包含有顺次相连的下采样单元、第三数量个残差单元、上采样单元、卷积单元和激活函数；

其中，所述上采样单元用于将经过所述第三数量个残差单元处理后的特征图的大小恢复为输入到所述下采样单元的特征图的大小。

4.根据权利要求3所述的图像质量的评估方法，其特征在于，所述下采样单元包括：顺次连接的第一下采样模块、第四数量个残差单元和第二下采样模块；

所述上采样单元包括：顺次连接的第一上采样模块、第五数量个残差单元和第二上采样模块。

5.根据权利要求2所述的图像质量的评估方法，其特征在于，所述主干分支中包含有顺次相连的第六数量个残差单元。

6.根据权利要求2所述的图像质量的评估方法，其特征在于，将所述掩膜分支输出的掩膜特征和所述主干分支的输出特征进行融合处理，得到融合结果，包括：

计算所述掩膜特征与所述主干分支的输出特征之间的元素积；

计算所述元素积与所述主干分支的输出特征之间的和值，将所述和值作为所述掩膜特征与所述主干分支的输出特征之间的融合结果。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的图像质量的评估方法，其特征在于，通过图像质量评估模型评估所述待处理图像的质量评分，所述图像质量评估模型包括所述特征提取网络和所述全连接层，所述全连接层连接至所述特征提取网络。

8.一种图像质量评估模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取包含有打分值的训练样本，所述打分值用于表征所述训练样本的图像质量；

通过图像质量评估模型中包含的特征提取网络提取所述训练样本的图像特征，所述特征提取网络包括顺次相连的多个特征提取单元，每个所述特征提取单元包括顺次相连的卷积块和空间注意力模块，所述空间注意力模块用于提取所述训练样本在空间上的局部特征；

基于所述训练样本的图像特征，通过所述图像质量评估模型中包含的全连接层对所述训练样本的图像特征进行映射处理，得到所述图像质量评估模型针对所述训练样本输出的预测评分；

根据所述预测评分与所述训练样本的打分值之间的差异，调整所述图像质量评估模型的参数，以对所述图像质量评估模型进行训练。

9.根据权利要求8所述的图像质量评估模型的训练方法，其特征在于，获取包含有打分值的训练样本，包括：

提取预设的各个目标图像的轮廓图像；

将所述各个目标图像划分为多个子图像，并确定各个子图像在所述轮廓图像中的对应区域；

根据所述各个子图像在所述轮廓图像中的对应区域内所包含的像素点的像素值，从所述多个子图像中选择至少一个子图像作为训练样本，所述至少一个子图像的打分值与所述至少一个子图像所对应的目标图像的打分值相同。