[发明专利]模型训练方法、图像处理方法、装置、终端及存储介质在审
| 申请号： | 201910634411.9 | 申请日： | 2019-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN110363138A | 公开（公告）日： | 2019-10-22 |
| 发明（设计）人： | 陈思宏 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种模型训练方法、图像处理方法、装置、终端及介质，其中模型训练方法包括：获取样本图像、样本图像的类别标签及类别标签的标签值；调用预设图像处理模型根据样本图像中各个像素之间的特征相似性对样本图像进行分割处理，得到至少两个子区域；调用预设图像处理模型根据各个子区域和类别标签之间的相关度对样本图像进行类别预测，得到类别标签的预测值；根据各个子区域的中心坐标、类别标签的标签值及类别标签的预测值，更新预设图像处理模型的网络参数；根据更新后的网络参数对预设图像处理模型进行迭代训练，得到目标图像处理模型。本发明实施例可更好地进行模型训练，提高目标图像处理模型的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 类别标签 图像处理 样本图像 模型训练 预设 目标图像处理 网络参数 子区域 调用 预测 标签 终端 特征相似性 存储介质 迭代训练 分割处理 中心坐标 相关度 像素 更新 | ||
【主权项】：
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取样本图像、所述样本图像的类别标签及所述类别标签的标签值，所述标签值用于表示所述样本图像是否包含所述类别标签所指示的异常特征；调用预设图像处理模型根据所述样本图像中各个像素之间的特征相似性对所述样本图像进行分割处理，得到至少两个子区域；调用所述预设图像处理模型根据各个子区域和所述类别标签之间的相关度对所述样本图像进行类别预测，得到所述类别标签的预测值，所述预测值用于表示所述样本图像包含所述类别标签所指示的异常特征的概率；根据所述各个子区域的中心坐标、所述类别标签的标签值及所述类别标签的预测值，更新所述预设图像处理模型的网络参数；根据更新后的网络参数对所述预设图像处理模型进行迭代训练，得到目标图像处理模型。
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