[发明专利]用于图像处理的神经网络模型的训练方法和装置有效
| 申请号： | 201710136471.9 | 申请日： | 2017-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN108304755B | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 黄浩智;王浩;罗文寒;马林;杨鹏;姜文浩;朱晓龙;刘威 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 何平;邓云鹏 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于图像处理的神经网络模型的训练方法和装置，所述方法包括：获取时间相邻的视频帧；将所述视频帧分别经过神经网络模型输出相对应的中间图像；获取时序靠前的所述视频帧变化至时序靠后的所述视频帧的光流信息；获取时序靠前的视频帧所对应的中间图像按所述光流信息变化后的图像；获取时序靠后的视频帧所对应的中间图像与变化后的图像间的时间损耗；获取所述中间图像与目标特征图像的特征损耗；根据所述时间损耗和所述特征损耗调整所述神经网络模型，返回所述获取时间相邻的视频帧的步骤继续训练，直至所述神经网络模型满足训练结束条件。本申请提供的方案提高训练得到的神经网络模型对视频进行特征转换时的转换效果。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 图像 处理 神经网络 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用于图像处理的神经网络模型的训练方法，所述方法包括：获取时间相邻的视频帧；将所述视频帧分别经过神经网络模型输出相对应的中间图像；获取时序靠前的所述视频帧变化至时序靠后的所述视频帧的光流信息；获取时序靠前的视频帧所对应的中间图像按所述光流信息变化后的图像；获取时序靠后的视频帧所对应的中间图像与变化后的图像间的时间损耗；获取所述中间图像与目标特征图像的特征损耗；根据所述时间损耗和所述特征损耗调整所述神经网络模型，返回所述获取时间相邻的视频帧的步骤继续训练，直至所述神经网络模型满足训练结束条件。
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