[发明专利]模型训练方法、装置及拍照终端有效
| 申请号： | 201810350626.3 | 申请日： | 2018-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN108564546B | 公开（公告）日： | 2020-08-04 |
| 发明（设计）人： | 周铭柯;李启东;李志阳;吕仰铭;张伟 | 申请（专利权）人： | 厦门美图之家科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;H04N5/232 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 梁香美 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种模型训练方法、装置及拍照终端，方法及装置用于对包括去噪模型和调色模型的CNN模型进行训练。方法包括：分别对获取到的训练数据中的短曝光图像和长曝光图像进行小波分解，得到短曝光图像的第一低频子图和第一高频子图及长曝光图像的第二低频子图和第二高频子图。对去噪模型进行初始化得到第一去噪模型实例和第二去噪模型实例，根据第一低频子图和第二低频子图训练第一去噪模型，根据第一高频子图和第二高频子图训练第二去噪模型。对经过去噪模型处理的第一低频子图和第一高频子图进行小波重建，根据重建的图像和长曝光图像对调色模型进行训练。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 装置 拍照 终端 | ||
【主权项】：
1.一种模型训练方法，其特征在于，用于对包括去噪模型和调色模型的CNN模型进行训练，该方法包括：获取训练数据，该训练数据包括分别在短曝光和长曝光两种条件下对同一场景进行采集得到的短曝光图像和长曝光图像；对所述训练数据中的短曝光图像进行小波分解，得到第一低频子图和第一高频子图，对所述训练数据中的长曝光图像进行小波分解，得到第二低频子图和第二高频子图；对所述去噪模型进行初始化，得到第一去噪模型实例和第二去噪模型实例；将所述第一低频子图输入所述第一去噪模型实例得到去噪后的第一低频子图，并根据所述第二低频子图和所述去噪后的第一低频子图对所述第一去噪模型实例的各参数的值进行更新；将所述第一高频子图输入所述第二去噪模型实例得到去噪后的第一高频子图，并根据所述第二高频子图和所述去噪后的第一高频子图对所述第二去噪模型实例的各参数的值进行更新；对所述去噪后的第一低频子图和所述去噪后的第一高频子图进行小波重建，将重建得到的图像输入所述调色模型输出图像，并根据所述输出图像和所述长曝光图像对所述调色模型的各参数的值进行更新。
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