[发明专利]颈纹检测方法、系统、终端设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种颈纹检测方法、系统、终端设备及存储介质，该方法包括：将样本颈部图像分别输入教师模型和学生模型进行语义分割得到第一分割图像和第二分割图像；根据第一分割图像和第二分割图像对学生模型对学生模型进行训练，直至收敛；对待处理视频进行采样得到采样图像，确定各采样图像与剩余图像之间的图像关联关系；将各采样图像输入学生模型进行颈纹检测得到颈纹图像，根据图像关联关系将各采样图像的颈纹图像设置为相应剩余图像的颈纹图像。本发明通过将各采样图像输入收敛后的学生模型进行颈纹检测，并根据图像关联关系，将各采样图像的颈纹图像设置为相应剩余图像的颈纹图像，使得无需用户手动选定颈纹图像，提高了颈纹检测的准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种颈纹检测方法、系统、终端设备及存储介质。

背景技术

随着颈纹低龄化的趋势，越来越多低头族、年轻人都有颈纹的困扰。在用户的拍照过程中，为提高图像的美观性，颈纹检测的问题越来越受人们所重视。用户通过对检测到的颈纹图像进行图像删除或图像覆盖，以达到去除图像中颈纹的效果。

现有的颈纹处理过程中，均是将用户手动选定的图像设置为颈纹检测结果，进而导致颈纹图像的检测准确性低下，降低了用户的使用体验。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种颈纹检测方法、系统、终端设备及存储介质，旨在解决现有的颈纹处理过程中，由于将用户手动选定的图像设置为颈纹检测结果，所导致的颈纹检测准确性低下的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种颈纹检测方法，所述方法包括：

将样本颈部图像分别输入教师模型和学生模型进行语义分割，得到第一分割图像和第二分割图像；

根据所述第一分割图像和所述第二分割图像对所述学生模型进行损失计算，得到模型损失值，并根据所述模型损失值对所述学生模型进行参数更新，直至所述学生模型收敛；

对待处理视频进行采样，得到至少一个采样图像，并确定各采样图像与所述待处理视频中剩余图像之间的图像关联关系；

将各采样图像输入收敛后的所述学生模型进行颈纹检测，得到各采样图像的颈纹图像，并根据所述图像关联关系，将各采样图像的颈纹图像设置为相应剩余图像的颈纹图像。

更进一步的，所述将样本颈部图像分别输入教师模型和学生模型进行语义分割，得到第一分割图像和第二分割图像，包括：

将所述样本颈部图像输入所述教师模型进行下采样，得到第一采样结果，对所述第一采样结果进行注意力融合，得到第一融合特征；

将所述第一融合特征与所述第一采样结果进行上采样卷积，得到所述第一分割图像；

将所述样本颈部图像输入所述学生模型进行下采样，得到第三采样结果，并对所述第三采样结果进行下采样，得到第四采样结果；

将所述第三采样结果和所述第四采样结果进行特征融合，得到第二融合特征，并对所述第二融合特征进行上采样卷积，得到所述第二分割图像。

更进一步的，所述将所述样本颈部图像输入所述教师模型进行下采样，得到第一采样结果，包括：

将所述样本颈部图像输入所述教师模型分别进行扩充通道下采样和下采样卷积，得到第一采样特征和第二采样特征；

对所述第一采样特征进行下采样卷积，得到第三采样特征，其中，所述第一采样结果包括所述第一采样特征、所述第二采样特征和所述第三采样特征。

更进一步的，所述对所述第一采样结果进行注意力融合，得到第一融合特征，包括：

将所述第三采样特征与所述第二采样特征进行特征叠加，得到第一叠加特征；