[发明专利]模型训练方法、图像旋转角度矫正方法及装置

摘要

本发明公开了一种模型训练方法，包括：获取多帧旋转角度不同的训练图像，根据每帧训练图像的旋转角度确定每帧训练图像所属的角度分类类别；确定每帧训练图像所属角度分类类别与预先划分的每个角度分类类别之间的相似度，根据相似度为每帧训练图像标记标签向量；利用训练图像对预先构建的网络模型进行训练，直至网络模型收敛；在训练过程中，根据网络模型输出的角度分类类别的概率分布和训练图像的标签向量计算损失值，并根据损失值优化网络模型的参数。由于以相似度构造的标签向量中与所属角度分类类别距离越近的其他角度分类类别，其相似度越高，这样就遵循网络输出角度与图像真实角度越接近，分类损失越小的原则，可以使得网络更稳定地收敛。