[发明专利]图像配对方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本公开提供了一种图像配对方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术领域，具体可用于智慧城市场景下。该方法的一具体实施方式包括：利用图像素材库中的图像对初始网络模型进行训练，得到预训练模型；获取第一图像集和第一配对图像集，其中，第一配对图像集是通过对第一图像集中的图像进行配对得到的；利用第一图像集和第一配对图像集对预训练模型进行训练，得到配对模型。该实施方式通过对配对图像的特征进行学习，从而提高了配对模型的准确率。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术领域，尤其涉及图像配对方法、装置、设备以及存储介质，可用于智慧城市场景下。

背景技术

随着社交网络的不断发展，在社交网络中，图像在人们交流过程中，所占的比重日趋增加，人们可能会基于各种需求想要为当前图像寻找能够配对的另一张图像，例如，对于新生代年轻情侣用户，通常会希望选择有关联性的图像作为情侣头像，以表明用户之间的情侣关系。

现有技术中，对于配对图像的选择通常是基于互联网平台寻找到的成组、成对的图像，或者通过人工创作、设计、拍摄等方式来得到配对图像，然而已有的配对图像可能无法满足差异化明显的用户需求。

发明内容

本公开提供了一种图像配对方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的第一方面，提供了一种配对模型的训练方法，包括：利用图像素材库中的图像对初始网络模型进行训练，得到预训练模型；获取第一图像集和第一配对图像集，其中，第一配对图像集是通过对第一图像集中的图像进行配对得到的；利用第一图像集和第一配对图像集对预训练模型进行训练，得到配对模型。

根据本公开的第二方面，提供了一种图像配对方法，包括：获取待配对图像；利用配对模型提取待配对图像的特征，得到待配对图像的配对特征，其中，配对模型通过如第一方面中任一实现方式描述的方法训练得到；在预先构建的配对特征库中进行检索，获取与配对特征相匹配的目标配对图像。

根据本公开的第三方面，提供了一种配对模型的训练装置，包括：第一训练模块，被配置成利用图像素材库中的图像对初始网络模型进行训练，得到预训练模型；第一获取模块，被配置成获取第一图像集和第一配对图像集，其中，第一配对图像集是通过对第一图像集中的图像进行配对得到的；第二训练模块，被配置成利用第一图像集和第一配对图像集对预训练模型进行训练，得到配对模型。

根据本公开的第四方面，提供了一种图像配对装置，包括：第二获取模块，被配置成获取待配对图像；第二提取模块，被配置成利用配对模型提取待配对图像的特征，得到待配对图像的配对特征，其中，配对模型通过如第一方面中任一实现方式描述的方法训练得到；检索模块，被配置成在预先构建的配对特征库中进行检索，获取与配对特征相匹配的目标配对图像。

根据本公开的第五方面，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，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面或第二方面中任一实现方式描述的方法。

根据本公开的第六方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如第一方面或第二方面中任一实现方式描述的方法。

根据本公开的第七方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面或第二方面中任一实现方式描述的方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是本公开可以应用于其中的示例性系统架构图；