[发明专利]神经网络训练与图像处理方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种神经网络训练方法，包括：

获取图像集；所述图像集包括与多个区域分别对应的采集图像；其中，在相同区域对应多帧采集图像的情况下，存在至少两帧对应于所述相同区域的目标图像具有不同的采集角度；

对所述多个区域中每个区域分别对应的至少一帧目标采集图像进行底座区域真值信息标注；

针对每个区域，将所述区域对应的目标采集图像所标注的底座区域真值信息，确定为所述区域对应的各帧采集图像的底座区域真值信息，得到训练样本集以基于所述训练样本集进行神经网络训练。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

获取所述训练样本集；

利用建筑物底座提取网络，获得所述训练样本集中各采集图像分别对应的屋顶区域与偏移量；其中，所述偏移量表征屋顶区域与底座区域之间的偏移量；

基于针对各采集图像获得的偏移量，对与所述偏移量对应的所述屋顶区域进行平移变换，获得针对所述各采集图像分别对应的底座区域；

基于所述各采集图像分别对应的底座区域真值信息以及针对所述各采集图像分别获得的底座区域，调整所述建筑物底座提取网络的网络参数。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：

对所述每个区域分别对应的所述目标采集图像进行底座位置真值信息标注；

针对每个区域，将所述区域对应的目标采集图像所标注的底座位置真值信息，确定为所述区域对应的各帧采集图像的底座位置真值信息，得到训练样本集。

4.根据权利要求3所述的方法，还包括：

获取所述训练样本集；

利用建筑物底座提取网络包括的屋顶区域提取网络、偏移量提取网络，以及屋顶位置提取网络，获得所述训练样本集中各采集图像分别对应的屋顶区域、偏移量与屋顶位置，其中，所述偏移量表征屋顶区域与底座区域之间的偏移量；

基于所述各采集图像分别对应的底座区域真值信息，以及针对所述各采集图像分别获得的屋顶区域与偏移量，调整所述屋顶区域提取网络的网络参数；

基于所述各采集图像分别对应的底座位置真值信息，以及针对所述各采集图像分别获得的屋顶位置与偏移量，调整所述屋顶位置提取网络和所述偏移量提取网络的网络参数。

5.根据权利要求4所述的方法，所述基于所述各采集图像分别对应的底座区域真值信息，以及针对所述各采集图像分别获得的屋顶区域与偏移量，调整所述屋顶区域提取网络的网络参数，包括：

针对所述各采集图像中的每帧图像，利用所述图像对应的偏移量，对所述底座区域真值信息进行平移，得到所述图像对应的第一屋顶区域真值信息；

基于所述图像对应的所述第一屋顶区域真值信息与针对所述图像获得的屋顶区域，得到所述图像对应的区域损失信息；

基于所述各采集图像分别对应的区域损失信息，通过反向传播调整所述屋顶区域提取网络的网络参数。

6.根据权利要求4或5所述的方法，所述基于所述各采集图像分别对应的底座位置真值信息，以及针对所述各采集图像分别获得的屋顶位置与偏移量，调整所述屋顶位置提取网络和所述偏移量提取网络的网络参数，包括：

针对所述各采集图像中的每帧图像，利用所述图像对应的偏移量，对所述图像对应的屋顶位置进行平移，获得所述图像对应的底座位置；

基于所述图像对应的底座位置真值信息以及针对所述图像获得的底座位置，得到所述图像对应的位置损失信息；

基于所述各采集图像分别对应的位置损失信息，通过反向传播调整所述屋顶位置提取网络和所述偏移量提取网络的网络参数。

7.根据权利要求4-6任一所述的方法，所述屋顶区域提取网络、偏移量提取网络与所述屋顶位置提取网络共享特征提取网络。