[发明专利]图像处理方法及装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

基于预设的检测模型，检测初始样本集中的样本图像的置信度，所述置信度表示所述样本图像的类型的准确度；

根据所述置信度，确定所述样本图像是否为相似样本；

过滤多个所述初始样本集中的所述相似样本，以生成目标样本集。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，还包括：

根据预设的训练集训练所述检测模型，以使得所述检测模型收敛。

3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述训练集包括多个训练样本，所述根据预设的训练集训练所述检测模型，以使得所述检测模型收敛，包括：

输入所述训练样本到所述检测模型，以输出所述训练样本中每个像素的检测类型、所述检测类型对应的第一概率、和第一检测置信度；

根据所述像素对应的所述第一概率和所述第一检测置信度，确定第二概率；

根据所述像素对应的所述第二概率、所述第二概率对应的所述检测类型、所述像素的预设类型和所述像素的预设概率，计算类型损失值；及

根据所述类型损失值调整所述检测模型，直至所述检测模型收敛。

4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述训练集包括多个训练样本，所述根据预设的训练集训练所述检测模型，以使得所述检测模型收敛，还包括：

根据所述第一检测置信度确定置信度损失值；

所述根据所述类型损失值调整所述检测模型，直至所述检测模型收敛，包括：

根据所述类型损失值和所述置信度损失值调整所述检测模型，直至所述检测模型收敛。

5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述类型损失值和所述置信度损失值调整所述检测模型，直至所述检测模型收敛，包括：

根据所述训练样本的所有像素的所述类型损失值与所有像素的所述置信度损失值的和调整所述检测模型，直至所述检测模型收敛。

6.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据预设的训练集训练所述检测模型，以使得所述检测模型收敛，包括：

根据所述训练集和所述目标样本集训练所述检测模型，以使得所述检测模型收敛。

7.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述置信度，确定所述样本图像是否为相似样本，包括：

在所述样本图像中，所有像素的置信度的和、中位数、或平均值大于预设阈值时，确定所述样本图像为相似样本。

8.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述预设阈值越大，所述相似样本占所述初始样本集的比例越小。

9.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

检测模块，用于基于预设的检测模型，检测初始样本集中的样本图像的置信度，所述置信度表示所述样本图像的类型的准确度；

确定模块，用于根据所述置信度，确定所述样本图像是否为相似样本；及

过滤模块，用于过滤多个所述初始样本集中的所述相似样本，以生成目标样本集。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器，所述处理器用于基于预设的检测模型，检测初始样本集中的样本图像的置信度，所述置信度表示所述样本图像的类型的准确度；根据所述置信度，确定所述样本图像是否为相似样本；过滤多个所述初始样本集中的所述相似样本，以生成目标样本集。

11.一种包括计算机程序的非易失性计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-8任意一项所述的图像处理方法。