图像处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:32606960 阅读:25 留言:0更新日期:2022-03-12 17:31
本发明专利技术公开了一种图像处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。其中,方法包括:获取多个样本图像数据;所述样本图像数据为RAW图像数据;将获取的所述多个样本图像数据作为训练数据,对所述多个样本图像数据进行量化感知的模型训练,得到量化感知模型;其中,对所述多个样本图像数据进行量化感知的模型训练时,基于至少一个与图像信号处理(ISP)单元相关的影响因子,对所述量化感知模型的权重参数进行更新。数进行更新。数进行更新。

【技术实现步骤摘要】
图像处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理技术,具体涉及一种图像处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着图像处理技术的快速发展,为了提高图像处理的效率,可以先利用训练得到的图像处理模型对输入的图像数据进行映射得到浮点型的图像数据,然后,利用定点模型将浮点型的图像数据转换为定点型的图像数据,最后,对定点模型输出的定点型的图像数据进行图像信号处理(ISP,Image Signal Processing),得到处理后的图像数据,但是,实际应用时,经过图像处理模型和定点模型输出的图像的质量较好,但经过ISP处理后得到的图像的质量反而较差。
[0003]因此,亟需找到一种能够提高图像质量的技术方案。

技术实现思路

[0004]有鉴于此,本专利技术实施例期望提供一种图像处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。
[0005]本专利技术的技术方案是这样实现的:
[0006]本专利技术实施例提供一种图像处理模型的训练方法,所述方法包括:...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理模型的训练方法,其特征在于,所述方法包括:获取多个样本图像数据;所述样本图像数据为RAW图像数据;将获取的所述多个样本图像数据作为训练数据,对所述多个样本图像数据进行量化感知的模型训练,得到量化感知模型;所述量化感知模型用于对目标图像数据进行量化得到浮点型的目标图像数据;以及将所述浮点型的目标图像数据转换为定点型的目标图像数据,以使得所述定点型的目标图像数据满足图像信号处理ISP单元的处理需求,其中,对所述多个样本图像数据进行量化感知的模型训练时,基于至少一个与所述ISP单元相关的影响因子,对所述量化感知模型的权重参数进行更新。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于至少一个与所述ISP单元相关的影响因子,对所述量化感知模型的权重参数进行更新,包括:确定所述ISP单元进行图像处理所具备的至少一种图像处理功能;确定与所述至少一种图像处理功能对应的至少一个映射函数;将所述至少一个映射函数作为所述至少一个影响因子;基于与所述至少一个影响因子,构建误差函数;基于所述误差函数,对所述量化感知模型的权重参数进行更新。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述至少一个影响因子,构建误差函数,包括:基于所述至少一个影响因子对应的至少一个映射函数在图像处理时的执行顺序,确定所述至少一个影响因子在构建误差函数时的执行顺序;基于确定的执行顺序,构建所述误差函数。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定所述ISP单元进行图像处理所具备的至少一种图像处理功能,包括:确定获取多个样本图像数据的第一场景;从场景与场景类型的对应关系中,确定与所述第一场景对应的第一场景类型;从场景类型与图像处理功能的对应关系中,确定与所述第一场景类型对应的至少一种图像处理功能;将所述至少一种图像处理功能作为所述IS...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘君
申请(专利权)人:OPPO广东移动通信有限公司
类型:发明
国别省市:

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