[发明专利]图像处理、图像处理模型训练方法、装置及设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取包含待识别对象的目标图像；

将所述目标图像输入训练后的第一图像处理模型，获得所述待识别对象的目标识别结果；

其中，所述训练后的第一图像处理模型是根据第一特征提取误差和第一域识别误差对训练中的第一图像处理模型进行训练得到的，所述第一特征提取误差表征第一样本图像的第一对象预测特征和第一对象参考特征之间的偏差信息，所述第一对象预测特征是通过所述训练中的第一图像处理模型对所述第一样本图像进行特征提取得到的；所述第一域识别误差表征所述第一样本图像的所述第一预测域和第一标注域之间的偏差信息，所述第一预测域是通过所述训练中的第一图像处理模型对所述第一样本图像进行域预测操作得到的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将第一样本图像输入所述训练中的第一图像处理模型中，获得所述第一样本图像的所述第一对象预测特征和所述第一预测域；

根据所述第一样本图像的所述第一对象预测特征与所述第一样本图像的所述第一对象参考特征的偏差信息，确定所述第一特征提取误差；

根据所述第一样本图像的所述第一预测域与所述第一样本图像的所述第一标注域的偏差信息，确定所述第一域识别误差；

向降低所述第一特征提取误差和增大所述第一域识别误差的方向，调整所述训练中的第一图像处理模型的模型参数，直至满足第一训练条件，获得预训练的第一图像处理模型，所述训练后的第一图像处理模型为所述预训练的第一图像处理模型，或者是根据所述预训练的第一图像处理模型得到的。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将第二样本图像输入所述预训练的第一图像处理模型，获得所述第二样本图像的第二对象预测特征；

将所述第二样本图像输入训练后的第二图像处理模型，获得所述第二样本图像的第三对象预测特征，所述训练后的第二图像处理模型为预设的参考模型；

根据所述第二对象预测特征与所述第三对象预测特征之间的偏差信息，确定第二特征提取误差；

根据所述第二特征提取误差，确定总误差；

向降低所述总误差的方向，调整所述预训练的第一图像处理模型的模型参数，直至所述预训练的第一图像处理模型满足第二训练条件，获得所述训练后的第一图像处理模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

获得所述第二样本图像的第二对象预测特征，包括：

获得所述第二样本图像的第一全局特征，所述第一全局特征包括所述第二对象预测特征和第一背景预测特征，其中，背景预测特征用于表示全局特征中除了对象区域以外的区域的特征；

获得所述第二样本图像的第三对象预测特征，包括：

获得所述第二样本图像的第二全局特征，所述第二全局特征包括所述第三对象预测特征和第二背景预测特征；

根据所述第二特征提取误差，确定总误差，包括：

将所述第二特征提取误差、第一背景预测误差和第一全局误差之和确定为所述总误差，其中，所述第一背景预测误差用于表示所述第一背景预测特征和所述第二背景预测特征之间的偏差信息，所述第一全局误差用于表示所述第一全局特征和所述第二全局特征之间的偏差信息。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将第三样本图像输入到训练中的第二图像处理模型中，获得第四对象预测特征和第二预测域；

根据所述第四对象预测特征和与所述第三样本图像对应的第二对象参考特征之间的偏差信息，确定第三特征提取误差，以及根据所述第二预测域与所述第三样本图像对应的第二标注域之间的偏差信息，确定第二域识别误差；

向降低所述第三特征提取误差和增加所述第二域识别误差的方向，调整所述训练中的第二图像处理模型的模型参数，直至满足第三训练条件，获得所述训练后的第二图像处理模型。