[发明专利]一种抠图模型训练、图像抠图的方法及装置

权利要求书

1.一种抠图模型训练的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取训练样本集合、初始教师模型以及初始学生模型；其中，所述初始学生模型的网络结构复杂度低于所述初始教师模型的网络结构复杂度；每个训练样本中包括输入样本和输出样本；所述输入样本包括待抠图图像、背景图像以及所述待抠图图像的深度图像，所述输出样本包括待抠图图像对应的标准透明度蒙版；

通过所述训练样本集合，训练所述初始教师模型得到目标教师模型以及所述目标教师模型输出的第一透明度蒙版；

将所述目标教师模型中的每个浮点型的第一权重参数，依次代入第一公式组中，得到所述每个第一权重参数对应的第二权重参数；

所述第一公式组如下：

其中，A表示第一量化参数，Jmax表示在所有第一权重参数中的最大权重参数，Jmin表示在所有第一权重参数中的最小权重参数，α表示预设整型数据范围中的最大值，和表示四舍五入取整，B表示第一预设整型值，所述第一预设整型值是指浮点型第一权重参数为零时对应的第一整型值，N表示所述每个第一权重参数，C表示所述每个第一权重参数对应的第二权重参数；

将所述第二权重参数迁移至所述初始学生模型中的各个子网络中，得到过渡学生模型；

根据所述第一透明度蒙版以及所述训练样本集合，训练所述过渡学生模型得到所述抠图模型。

2.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述第一透明度蒙版以及所述训练样本集合，训练所述过渡学生模型得到所述抠图模型，包括：

将所述第一透明度蒙版中每个像素的浮点型透明度量化为整型数据，得到第二透明度蒙版；

将训练样本输入所述过渡学生模型，得到由所述过渡学生模型输出的第三透明度蒙版；

根据所述第二透明度蒙版和所述第三透明度蒙版，调整所述过渡学生模型中的第三权重参数；

将所述训练样本集合中的各个训练样本依次执行所述将训练样本输入所述过渡学生模型，得到由所述过渡学生模型输出的第三透明度蒙版的步骤以及后续步骤，得到所述抠图模型。

3.如权利要求2所述方法，其特征在于，所述将所述第一透明度蒙版中每个像素的浮点型透明度量化为整型数据，得到第二透明度蒙版，包括：

将所述第一透明度蒙版中每个像素的浮点型透明度代入第二公式组中，得到第二透明度蒙版；

所述第二公式组如下：

其中，D表示第二量化参数，K_max表示第一透明度蒙版中最大透明度，K_min表示第一透明度蒙版中最小透明度，α表示预设整型数据范围中的最大值，和表示四舍五入取整，E表示第二预设整型透明度，所述第二预设整型透明度是指浮点型透明度为零时对应的第二整型值，M表示所述每个像素的浮点型透明度，F表示所述每个像素的浮点型透明度对应的整型透明度。