[发明专利]推荐图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种推荐图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待预测的推荐图像；

响应于接收到的热力图预测操作，确定所述推荐图像的预测热力图，所述预测热力图能够表征所述推荐图像的点击信息；

呈现所述预测热力图；

响应于基于所述预测热力图触发的编辑操作，确定所述推荐图像中的目标区域，在所述目标区域添加跳转链接；

响应于接收到的推荐图像发布操作，将编辑完成的推荐图像发送至推荐信息投放端，所述编辑完成的推荐图像中的所述目标区域添加有所述跳转链接。

2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述呈现所述预测热力图，包括：

在显示界面中，按照预设透明度加载浮层；

在所述浮层中呈现所述预测热力图；或者，

在所述推荐图像上呈现所述预测热力图。

3.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述响应于接收到的热力图预测操作，确定所述推荐图像的预测热力图，包括：

响应于接收到的热力图预测操作，将所述推荐图像输入至训练好的预测模型，得到预测结果，所述预测结果包括所述推荐图像中各个像素点的预测点击等级；

基于所述各个像素点的预测点击等级，确定所述推荐图像的预测热力图。

4.根据权利要求3中所述的方法，其特征在于，将所述推荐图像输入至训练好的预测模型，得到预测结果，包括：

将所述推荐图像输入至所述训练好的预测模型，得到所述推荐图像的初始特征；

将所述初始特征按照多个采样率进行空洞卷积，对应得到多个空洞卷积特征；

将所述多个空洞卷积特征进行拼接，得到所述推荐图像的细节特征；

将所述细节特征和所述初始特征进行特征融合，得到融合特征；

基于所述融合特征，确定所述推荐图像的预测结果。

5.根据权利要求4中所述的方法，其特征在于，所述将所述细节特征和所述初始特征进行特征融合，得到融合特征，包括：

对所述细节特征进行卷积处理，得到处理后的细节特征；

对所述初始特征进行卷积和/或池化处理，得到处理后的初始特征；所述处理后的细节特征和所述处理后的初始特征的维度相同；

将所述处理后的细节特征和所述处理后的初始特征进行拼接，得到融合特征。

6.根据权利要求4中所述的方法，其特征在于，所述基于所述融合特征，确定所述推荐图像的预测结果，包括：

对所述融合特征进行上采样，得到上采样后的融合特征，所述上采样后的融合特征与所述推荐图像的尺寸相同；

基于所述上采样后的融合特征中的各个特征值，确定各个像素点对应点击等级；

将所述各个像素点对应点击等级确定为所述预测结果。

7.根据权利要求3中所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个像素点的预测点击等级，确定所述推荐图像的预测热力图，包括：

获取点击等级和色彩信息的对应关系；

基于所述对应关系和所述各个像素点的预测等级，确定所述各个像素点的热力图色彩信息；

利用所述各个像素点的热力图色彩信息，生成所述推荐图像的预测热力图。

8.根据权利要求2至7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取预设的预测模型；

获取训练数据集，所述训练数据集包括训练图像和所述训练图像对应的标签信息构成的训练数据对；

利用多个所述训练数据对对所述预设的预测模型进行训练，得到训练好的预测模型。