[发明专利]模型训练方法、装置和存储介质

说明书

本发明涉及一种模型训练方法、装置和存储介质，包括：获取属于第一图像类别的第一样本和属于第二图像类别的第二样本；将所述第一样本依次经过第一阶段图像转化模型和第一阶段图像逆向转化模型，得到第一样本单阶段恢复图像；将所述第二样本依次经过所述第一阶段图像逆向转化模型和所述第一阶段图像转化模型，得到第二样本单阶段恢复图像；按照所述第一样本与所述第一样本单阶段恢复图像的差异，及所述第二样本与所述第二样本单阶段恢复图像的差异，调整所述第一阶段图像转化模型和所述第一阶段图像逆向转化模型，直至满足训练停止条件时结束训练。通过本发明提供的方案训练得到的机器学习模型，提高了对任意两种图像类别的图像之间转化的图像转化效果。

本申请是于2018年01月26日提交中国专利局，申请号为201810078544.8，发明名称为“图像处理方法、装置、存储介质和计算机设备”的分案申请，其全部内容通过引用结合在本申请中。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种模型训练方法、装置和存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展和图像处理技术的进步，基于图像的处理方式变得越来越多样。目前常用的图像处理技术如图像的特征转化处理，比如图像颜色特征转化、图像光影特征转化或者图像风格特征转化等。

然而，传统的图像处理过程中，主要是通过基于纹理合成的方式，将目标特征的图像纹理扩散到待处理图像的图像区域，来实现图像特征转化处理。但在采用该方式处理时容易出现误匹配的情况，从而导致得到的图像产生失真。

发明内容

基于此，有必要针对目前处理得到的图像失真的问题，提供一种模型训练方法、装置、存储介质和计算机设备。

一种模型训练方法，包括：

获取属于第一图像类别的第一样本和属于第二图像类别的第二样本；

将所述第一样本依次经过第一阶段图像转化模型和第一阶段图像逆向转化模型，得到第一样本单阶段恢复图像；

将所述第二样本依次经过所述第一阶段图像逆向转化模型和所述第一阶段图像转化模型，得到第二样本单阶段恢复图像；

按照所述第一样本与所述第一样本单阶段恢复图像的差异，及所述第二样本与所述第二样本单阶段恢复图像的差异，调整所述第一阶段图像转化模型和所述第一阶段图像逆向转化模型，直至满足训练停止条件时结束训练。

一种模型训练装置，包括：

第一阶段模型训练模块，用于获取属于第一图像类别的第一样本和属于第二图像类别的第二样本；将所述第一样本依次经过所述第一阶段图像转化模型和第一阶段图像逆向转化模型，得到第一样本单阶段恢复图像；将所述第二样本依次经过所述第一阶段图像逆向转化模型和所述第一阶段图像转化模型，得到第二样本单阶段恢复图像；按照所述第一样本与所述第一样本单阶段恢复图像的差异，及所述第二样本与所述第二样本单阶段恢复图像的差异，调整所述第一阶段图像转化模型和所述第一阶段图像逆向转化模型，直至满足训练停止条件时结束训练。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

获取属于第一图像类别的第一样本和属于第二图像类别的第二样本；

将所述第一样本依次经过第一阶段图像转化模型和第一阶段图像逆向转化模型，得到第一样本单阶段恢复图像；

将所述第二样本依次经过所述第一阶段图像逆向转化模型和所述第一阶段图像转化模型，得到第二样本单阶段恢复图像；

按照所述第一样本与所述第一样本单阶段恢复图像的差异，及所述第二样本与所述第二样本单阶段恢复图像的差异，调整所述第一阶段图像转化模型和所述第一阶段图像逆向转化模型，直至满足训练停止条件时结束训练。