[发明专利]一种训练方法、图像质量确定方法及装置、电子设备

权利要求书

1.一种训练方法，其特征在于，包括：

基于样本图像集生成多个多标签数据，每个所述多标签数据包括目标图像以及所述目标图像的N种质量标签的属性值，所述样本图像集含有的每个样本图像的分辨率与相应所述多标签数据含有的所述目标图像的分辨率相同，至少两个所述多标签数据包括的目标图像的尺寸不同，N为大于或等于2的整数；

基于多个所述多标签数据分批次训练多标签分类模型，所述多标签分类模型在至少两批训练时的图像输入尺寸不同。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于样本图像集生成多个多标签数据，包括：

确定所述样本图像的尺寸等于多种所述图像输入尺寸中的一个的情况下，在所述样本图像上标注N种所述质量标签值的属性值，获得多标签数据；

确定所述样本图像的尺寸不等于所有所述图像输入尺寸的情况下，对所述样本图像进行处理，获得所述目标图像，所述目标图像的尺寸等于多种所述图像输入尺寸中的一个；

在所述目标图像上标注N种所述质量标签值的属性值，获得多标签数据；

更新所述样本图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述样本图像进行处理，获得所述目标图像，包括：

确定所述样本图像的长宽比值大于预设比值时，通过裁剪和拼接的方式处理所述样本图像，直到处理后的所述样本图像的长宽比值小于或等于预设比值；

在处理后的所述样本图像的长宽比值小于或等于预设比值，处理后的所述样本图像的尺寸等于多种所述图像输入尺寸中的一个时，获得所述目标图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过裁剪和拼接的方式处理所述样本图像，包括：

以所述样本图像的宽边延伸方向为分割线方向将样本图像分成两等分，获得两个子样本图像；

以所述样本图像的长边延伸方向为拼接线方向将两个所述子样本图像拼接在一起。

5.根据权利要求2~4任一项所述的方法，其特征在于，当所述样本图像的长度大于多种所述图像输入尺寸中的最大尺寸，所述目标图像的尺寸等于所述最大尺寸；

所述对所述样本图像进行处理，获得所述目标图像，包括：

提取所述样本图像的梯度图；

基于所述样本图像的梯度图获得感兴趣子图像，所述感兴趣子图像的长度等于所述最大尺寸；

生成包含所述感兴趣子图像的所述目标图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述感兴趣子图像为文本子图像；和/或，

所述样本图像具有同样尺寸的多个候选子图像，所述感兴趣子图像为多个所述候选子图像中梯度和最大的一个。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述样本图像的宽度大于或等于所述最大尺寸，所述感兴趣子图像的宽度等于所述最大尺寸。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述样本图像的宽度小于所述最大尺寸，所述目标图像还包括第一填充子图像，所述第一填充子图像与所述感兴趣子图像沿着所述感兴趣子图像的宽度方向分布；和/或，

所述生成包含所述感兴趣子图像的所述目标图像，包括：

确定所述感兴趣子图像的宽度小于所述最大尺寸的情况下，在所述感兴趣子图像的长边拼接第一填充子图像，获得所述目标图像。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述最大尺寸对所述感兴趣子图像的宽度的向下取整结果大于或等于K，所述第一填充子图像包括K-1个第一子图像，K为大于或等于1的整数，每个所述第一子图像为所述感兴趣子图像的复制图像；

当所述最大尺寸对所述感兴趣子图像的宽度的取余结果为大于或等于1的整数，所述第一填充子图像包括第二子图像，所述第二子图像含有的各个像素的像素值相同。