[发明专利]图像处理模型的训练方法、图像处理方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种图像处理模型的训练方法、图像处理方法及相关装置，图像处理模型包括生成对抗模块，该方法包括：获得源域图像和目标域图像；其中，源域图像由虚拟数据组成，目标域图像由现实数据组成；生成对抗模块包括源域图像对应的第一生成器和目标域图像对应的第二生成器；将源域图像输入第一生成器，获得源域图像对应的第一中间图像；将第一中间图像输入第二生成器，获得源域图像对应的重构源域图像，并确定重构源域图像相对源域图像的第一重构损失；基于第一重构损失对第一生成器和第二生成器中的参数进行调整，获得训练后的生成对抗模块。上述方案，能够提高生成对抗模块将虚拟数据转换成趋近于现实数据的精度。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像处理模型的训练方法、图像处理方法及相关装置。

背景技术

随着人工智能的不断发展，图像处理模型在图像处理上得到了进一步应用，通过图像处理模型能够对图像进行语义分割，从而将图像中的每一个像素关联到一个类别的标签上，从而快速确定图像上目标的类别，但是，在一些获取现实数据较为困难的领域，对图像处理模型进行训练缺乏数据支持，虚拟数据的获取途径相对便捷能够获取到足够的数据，但是，虚拟数据转换成趋近于现实数据时通常不够精确，进而影响对图像处理模型的训练效果。有鉴于此，如何提高生成对抗模块将虚拟数据转换成趋近于现实数据的精度成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请主要解决的技术问题是提供一种图像处理模型的训练方法、图像处理方法及相关装置，能够提高生成对抗模块将虚拟数据转换成趋近于现实数据的精度。

为解决上述技术问题，本申请第一方面提供一种图像处理模型的训练方法，其中，所述图像处理模型包括生成对抗模块，所述方法包括：获得源域图像和目标域图像；其中，所述源域图像由虚拟数据组成，所述目标域图像由现实数据组成；所述生成对抗模块包括所述源域图像对应的第一生成器和所述目标域图像对应的第二生成器；将所述源域图像输入所述第一生成器，获得所述源域图像对应的第一中间图像；将所述第一中间图像输入所述第二生成器，获得所述源域图像对应的重构源域图像，并确定所述重构源域图像相对所述源域图像的第一重构损失；基于所述第一重构损失对所述第一生成器和所述第二生成器中的参数进行调整，获得训练后的所述生成对抗模块。

为解决上述技术问题，本申请第二方面提供一种图像处理模型的训练方法，其中，所述图像处理模型包括语义分割模块，所述方法包括：获得源域图像和目标域图像；其中，所述源域图像由虚拟数据组成，所述目标域图像由现实数据组成；将所述源域图像转换成第一图像，将所述目标域图像转换成第二图像；其中，所述第一图像的纹理与所述目标域图像一致且所述第一图像的特征与所述源域图像一致，所述第二图像的纹理与所述源域图像一致且所述第二图像的特征与所述目标域图像一致；利用所述第一图像和所述第二图像对所述语义分割模块进行训练，获得训练后的所述语义分割模块。

为解决上述技术问题，本申请第三方面提供一种图像处理方法，包括：获得待处理图像数据；将所述待处理图像数据输入图像处理模型，获得所述待处理图像对应的语义分割结果；其中，所述图像处理模型基于上述第二方面所述的方法获得。

为解决上述技术问题，本申请第四方面提供一种电子设备，该电子设备包括：相互耦接的存储器和处理器，其中，所述存储器存储有程序数据，所述处理器调用所述程序数据以执行上述第一方面或上述第二方面或上述第三方面所述的方法。

为解决上述技术问题，本申请第五方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序数据，所述程序数据被处理器执行时实现上述第一方面或上述第二方面或上述第三方面的方法。