[发明专利]训练方法、图像质量检测方法、装置和介质

说明书

本申请实施例提供了一种训练方法、图像质量检测方法、装置和介质，其中的训练方法具体包括：确定包含目标的标准图像；确定所述标准图像对应的测试图像；利用目标识别模型，确定所述标准图像与所述测试图像之间的匹配度；根据所述匹配度，确定所述测试图像的标签；根据所述测试图像及测试图像的标签，对质量检测模型进行训练；所述质量检测模型用于确定所述测试图像对应的质量得分；在所述质量检测模型的训练过程中，根据所述标签与所述质量得分确定损失信息，并根据所述损失信息对所述质量检测模型的参数进行更新。本申请实施例可以节省测试图像的标注成本，且能够提高质量检测模型的准确度等性能。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种训练方法、图像质量检测方法、装置和介质。

背景技术

在计算机视觉技术领域中，目标识别模型可用于对图像中包含的人、动物、交通工具、字符等目标进行识别。在实际应用中，目标距离摄像头较远、光照条件恶劣以及图像采集装置的成像效果较差等原因，容易导致图像的清晰度较差且分辨率较低，从而影响目标识别效果。为了提升目标识别结果，可以在目标识别之前对图像进行质量检测，并阻挡质量较差的图像进入目标识别模型。

目前的图像质量检测方法，通常首先采用人工方式对图像样本进行标注，以得到带标签图像样本；再利用带标签图像样本，训练质量检测模型；接着利用质量检测模型进行图像质量检测。

在实际应用中，带标签图像样本的标注通常耗费大量的人力成本和时间成本。并且，对于同一个图像样本，不同的人往往给出不同的标签，这导致图像样本的标签的准确度较低；而质量检测模型的性能与标签的准确度密切相关，故标签的低准确度也降低了质量检测模型的性能。

发明内容

本申请实施例提供了一种训练方法，可以节省测试图像的标注成本，且能够提高质量检测模型的准确度等性能。

相应的，本申请实施例还提供了一种图像质量检测方法、一种训练装置、一种图像质量检测装置、一种电子设备和一种机器可读介质，用以保证上述方法的实现及应用。

为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种训练方法，所述方法包括：

确定包含目标的标准图像；

确定所述标准图像对应的测试图像；

利用目标识别模型，确定所述标准图像与所述测试图像之间的匹配度；

根据所述匹配度，确定所述测试图像的标签；

根据所述测试图像及测试图像的标签，对质量检测模型进行训练；所述质量检测模型用于确定所述测试图像对应的质量得分；在所述质量检测模型的训练过程中，根据所述标签与所述质量得分确定损失信息，并根据所述损失信息对所述质量检测模型的参数进行更新。

为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种图像质量检测方法，所述方法包括：

接收待识别图像；

利用质量检测模型，确定所述待识别图像对应的质量得分；

其中，所述质量检测模型的训练过程包括：确定包含目标的标准图像；确定所述标准图像对应的测试图像；利用目标识别模型，确定所述标准图像与所述测试图像之间的匹配度；根据所述匹配度，确定所述测试图像的标签；根据所述测试图像及测试图像的标签，对质量检测模型进行训练；所述质量检测模型用于确定所述测试图像对应的质量得分；在所述质量检测模型的训练过程中，根据所述标签与所述质量得分确定损失信息，并根据所述损失信息对所述质量检测模型的参数进行更新。

为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种训练装置，所述装置包括：

标准图像确定模块，用于确定包含目标的标准图像；

测试图像确定模块，用于确定所述标准图像对应的测试图像；