[发明专利]图像前背景分割及网络模型训练、图像处理方法和装置

摘要

本发明实施例提供了一种图像前背景分割网络模型的训练、图像前背景分割及视频图像处理的方法、装置和终端设备，其中，图像前背景分割网络模型的训练方法包括：获取待训练的样本图像的特征向量；对特征向量进行卷积处理，获取特征向量卷积结果；对特征向量卷积结果进行放大处理；判断放大后的特征向量卷积结果是否满足收敛条件；若满足，则完成对用于分割图像前背景的卷积神经网络模型的训练；若不满足，则根据放大后的特征向量卷积结果调整卷积神经网络模型的参数并根据调整后的卷积神经网络模型的参数对卷积神经网络模型进行迭代训练，直至卷积结果满足收敛条件。通过本发明实施例，提高了卷积神经网络模型的训练效率，缩短了训练时间。

主权项

1.一种图像分割网络模型的训练方法，包括：获取待训练的样本图像的特征向量，其中，所述样本图像为包含有前景标注信息和背景标注信息的样本图像；对所述特征向量进行卷积处理，获取特征向量卷积结果；对所述特征向量卷积结果进行放大处理；判断放大后的所述特征向量卷积结果是否满足收敛条件；若满足，则完成对用于分割图像前景和背景的卷积神经网络模型的训练；若不满足，则根据放大后的所述特征向量卷积结果调整所述卷积神经网络模型的参数并根据调整后的所述卷积神经网络模型的参数对所述卷积神经网络模型进行迭代训练，直至迭代训练后的特征向量卷积结果满足所述收敛条件。