[发明专利]鱼眼图像的矫正模型的微调方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例公开了一种鱼眼图像的矫正模型的微调方法、装置及电子设备，该方法包括：获取预先训练好的用于鱼眼图像的矫正的生成式对抗网络；其中，所述生成式对抗网络包括鱼眼图像判别模型和第一鱼眼图像矫正模型；根据所述第一鱼眼图像矫正模型构建第二鱼眼图像矫正模型；其中，所述第一鱼眼图像矫正模型为教师模型，所述第二鱼眼图像矫正模型为学生模型；根据所述第一鱼眼图像矫正模型对所述第二鱼眼图像矫正模型进行知识蒸馏，得到蒸馏后的第二鱼眼图像矫正模型。本发明提供的蒸馏后的第二鱼眼图像矫正模型不仅可以保留原始图像的全部信息，而且还可以实现全图的畸变矫正和细节补充，同时还可以保证该模型在终端设备上运行速率。

技术领域

本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种鱼眼图像的矫正模型的微调方法、装置及电子设备。

背景技术

鱼眼摄像头因其视域广、可视角度大等优点而被广泛应用于有开阔面积监控需求的领域。其中，鱼眼摄像头所拍摄图像称为鱼眼图像，由于鱼眼摄像头成像原理的特点，故鱼眼图像会存在较大的图像畸变，在直接观看或者进行下游任务之前，往往需要对鱼眼图像进行畸变矫正。

目前，在对鱼眼图像进行畸变矫正的过程中，通常采用标定的摄像头内参数和畸变系数来对鱼眼图像进行矫正，但是采用该方式矫正后的图像的边缘发生了较大的形变，导致需要对矫正后的图像进行边缘裁剪，进而导致矫正后的图像损失了原始图像的边缘信息，可视域减少，与使用鱼眼摄像头的初衷相悖。同时，上述方法计算复杂度较高，导致无法在手机、USB摄像头等终端中实现独立、实时的矫正运算。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种鱼眼图像的矫正模型的微调方法、装置及电子设备，上述方法微调后得到的模型在矫正图像的过程中，不仅可以保留原始图像的全部信息，而且还可以实现全图的畸变矫正和细节补充，同时还可以保证模型在终端设备上矫正图像的实时运行速率。

第一方面，本发明实施例提供了一种鱼眼图像的矫正模型的微调方法，其包括：

获取预先训练好的用于鱼眼图像的矫正的生成式对抗网络；其中，所述生成式对抗网络包括鱼眼图像判别模型和第一鱼眼图像矫正模型；

根据所述第一鱼眼图像矫正模型构建第二鱼眼图像矫正模型；其中，所述第一鱼眼图像矫正模型为教师模型，所述第二鱼眼图像矫正模型为学生模型；

根据所述第一鱼眼图像矫正模型对所述第二鱼眼图像矫正模型进行知识蒸馏，得到蒸馏后的第二鱼眼图像矫正模型。

第二方面，本发明实施例还提供了一种鱼眼图像的矫正模型的微调装置，其包括：

第一获取单元，用于获取预先训练好的用于鱼眼图像的矫正的生成式对抗网络；其中，所述生成式对抗网络包括鱼眼图像判别模型和第一鱼眼图像矫正模型；

第一构建单元，用于根据所述第一鱼眼图像矫正模型构建第二鱼眼图像矫正模型；其中，所述第一鱼眼图像矫正模型为教师模型，所述第二鱼眼图像矫正模型为学生模型；

第一蒸馏单元，用于根据所述第一鱼眼图像矫正模型对所述第二鱼眼图像矫正模型进行知识蒸馏，得到蒸馏后的第二鱼眼图像矫正模型。

第三方面，本发明实施例又提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的鱼眼图像的矫正模型的微调方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的鱼眼图像的矫正模型的微调方法。