[发明专利]模型训练方法、分数确定方法、装置、设备、介质和产品

说明书

本公开提供了一种模型训练方法、分数确定方法、装置、设备、介质和产品，可以用于视频分类领域、人物识别领域和视频推荐领域中。该方法包括：使用清晰度确定模型，确定预定图像集合中的至少一个预定图像的清晰度分数；使用清晰度确定模型，针对至少一个预定图像确定显著性；以及调整清晰度确定模型的参数，使得所确定的清晰度分数和所确定的显著性和与至少一个预定图像对应的预定清晰度分数和预定显著性的差别尽可能小。利用上述方法，能够基于输入图像中、人们关注的部分来对输入图像的清晰度打分，从而有助于进一步调整或者替换该输入图像，因此能够提高确定图像清晰度分数的准确度以及提升用户体验。

技术领域

本公开涉及计算机技术，并且更具体地，涉及模型训练方法、清晰度分数确定方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，可以用于图像识别领域和图像处理领域等领域中。

背景技术

随着人民群众生活水平的提升以及科技日新月异的发展，人们获取信息、休闲娱乐的方式逐步发生变化，近年来人民群众对于图文、视频类产品的需求急速增长，但是在这些资源中经常存在封面图像模糊或者内容图像模糊的现象。具体而言，图像作为视觉信息的来源，蕴含了大量的有价值信息。在图像的获取、存储、传输、显示等过程中不可避免地会引入一些干扰因素，如噪声、模糊、数据丢失等，这些都会造成图像质量的下降，例如，降质、失真。

模糊的图像给用户观看视频的体验带来了很大的伤害，甚至会造成生理上的不适，长期以往会造成相应的视频类产品口碑下降、用户流失。因此，如何在海量图像中识别出清晰度低的图像成为了该类产品需要迫切解决的问题。基于图像清晰度的识别可以进一步识别视频资源的清晰度。该技术可在如视频网站、视频软件以及信息流等领域应用，对模糊图像、视频进行识别并采取措施避免让用户观看到，是保证用户体验的重要一环。

然而，传统的用于识别图像清晰度的技术不能够准确地确定图像的清晰度，在清晰度的判断方式上也存在不足。

发明内容

根据本公开的实施例，提供了一种模型训练方法、清晰度分数确定方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

在本公开的第一方面中，提供了一种模型训练方法，包括：使用清晰度确定模型，确定预定图像集合中的至少一个预定图像的清晰度分数；使用清晰度确定模型，针对至少一个预定图像确定显著性；以及调整清晰度确定模型的参数，使得所确定的清晰度分数和所确定的显著性和与至少一个预定图像对应的预定清晰度分数和预定显著性的差别尽可能小。

在本公开的第二方面中，提供了一种清晰度分数确定方法，包括使用根据本公开的第一方面而被训练的清晰度确定模型，确定图像的清晰度分数。

在本公开的第三方面中，提供了一种模型训练装置，包括：清晰度分数确定模块，被配置为使用清晰度确定模型，确定预定图像集合中的至少一个预定图像的清晰度分数；显著性确定模块，被配置为使用清晰度确定模型，针对至少一个预定图像确定显著性；以及参数调整模块，被配置为调整清晰度确定模型的参数，使得所确定的清晰度分数和所确定的显著性和与至少一个预定图像对应的预定清晰度分数和预定显著性的差别尽可能小。

在本公开的第四方面中，提供了一种清晰度分数确定装置，被配置为使用由根据本公开的第三方面所述的模型训练装置训练的清晰度确定模型，确定图像的清晰度分数。

在本公开的第五方面中，提供了一种电子设备，包括至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够实现根据本公开的第一方面的方法。

在本公开的第六方面中，提供了一种电子设备，包括至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够实现根据本公开的第二方面的方法。