[发明专利]模型训练、视频处理方法，装置，设备以及存储介质

权利要求书

1.一种模型训练方法，包括：

从样本视频集合中选取出第一样本视频和第二样本视频，其中，所述第一样本视频和所述第二样本视频的外观相似度大于第二预设阈值；

从所述第一样本视频中选取连续的多个视频帧；

将所述多个视频帧划分为数量相同的两个视频片段，得到第一视频片段和第二视频片段；

确定所述第二视频片段的每秒显示帧数；

以所述每秒显示帧数对所述第二样本视频进行采样，得到第三视频片段；

利用目标模型分别提取所述第一视频片段、所述第二视频片段以及所述第三视频片段的特征，得到所述第一视频片段的第一特征、所述第二视频片段的第二特征以及所述第三视频片段的第三特征；

根据所述第一特征与所述第二特征之间的第一距离、所述第二特征和所述第三特征之间的第二距离，确定损失函数；

根据所述损失函数，训练所述目标模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用目标模型分别提取所述第一视频片段、所述第二视频片段以及所述第三视频片段的特征，得到所述第一视频片段的第一特征、所述第二视频片段的第二特征以及所述第三视频片段的第三特征，包括：

对所述第一视频片段和所述第二视频片段进行数据增强；

利用所述目标模型对数据增强后的第一视频片段、数据增强后的第二视频片段和所述第三视频片段进行特征提取，得到所述第一特征、所述第二特征和第三特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据下游任务的样本数据，对训练好的目标模型进行微调。

4.一种视频处理方法，包括：

获取目标视频；

利用通过权利要求1-3任一项所述的模型训练方法训练得到的目标模型提取所述目标视频的特征，确定所述目标视频的目标特征；

根据所述目标特征，对所述目标视频进行处理。

5.一种模型训练装置，包括：

样本视频选取单元，被配置成从样本视频集合中选取出第一样本视频和第二样本视频，其中，所述第一样本视频和所述第二样本视频的外观相似度大于第二预设阈值；

视频帧选取单元，被配置成从所述第一样本视频中选取连续的多个视频帧；

视频帧划分单元，被配置成将所述多个视频帧划分为数量相同的两个视频片段，得到第一视频片段和第二视频片段；

显示帧数确定单元，被配置成确定所述第二视频片段的每秒显示帧数；

视频帧采样单元，被配置成以所述每秒显示帧数对所述第二样本视频进行采样，得到第三视频片段；

视频特征提取单元，被配置成利用目标模型分别提取所述第一视频片段、所述第二视频片段以及所述第三视频片段的特征，得到所述第一视频片段的第一特征、所述第二视频片段的第二特征以及所述第三视频片段的第三特征；

损失函数确定单元，被配置成根据所述第一特征与所述第二特征之间的第一距离、所述第二特征和所述第三特征之间的第二距离，确定损失函数；

目标模型训练单元，被配置成根据所述损失函数，训练所述目标模型。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述视频特征提取单元进一步被配置成：

对所述第一视频片段和所述第二视频片段进行数据增强；

利用所述目标模型对数据增强后的第一视频片段、数据增强后的第二视频片段和所述第三视频片段进行特征提取，得到所述第一特征、所述第二特征和第三特征。

7.根据权利要求5所述的装置，其中，所述装置还包括微调单元，被配置成：

根据下游任务的样本数据，对训练好的目标模型进行微调。

8.一种视频处理装置，包括：

视频获取单元，被配置成获取目标视频；

特征提取单元，被配置成利用通过权利要求1-3任一项所述的模型训练方法训练得到的目标模型提取所述目标视频的特征，确定所述目标视频的目标特征；

视频处理单元，被配置成根据所述目标特征，对所述目标视频进行处理。