视频处理模型的更新方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种视频处理模型的更新方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习、计算机视觉等技术领域，包括：获取待更新视频处理模型，确定与多个边缘设备分别对应的多个异构程度信息，以及根据共享视频数据和异构程度信息更新待更新视频处理模型，得到目标视频处理模型，由此，联合共享样本视频和异构程度信息对初始视频处理模型进行优化处理，可以减小视频数据的分布差异对模型性能所造成的影响，有效提升视频处理模型的训练收敛效率，提升所得目标视频处理模型的性能。模型的性能。模型的性能。

【技术实现步骤摘要】
视频处理模型的更新方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及人工智能
，具体涉及深度学习、计算机视觉等
，尤其涉及一种视频处理模型的更新方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。
[0003]相关技术中，通常基于联邦机器学习训练视频处理模型，即在各方数据不出库的情况下，各个边缘设备分别在本地训练得到待聚合模型并上报至服务器，由服务器对多个边缘设备分别上报的多个待聚合模型，以聚合得到视频处理模型。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种视频处理模型的更新方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品。
[0005]根据本公开的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频处理模型的更新方法，包括：获取待更新视频处理模型，其中，所述待更新视频处理模型，由多个边缘设备分别上报的多个待聚合模型聚合得到；确定与所述多个边缘设备分别对应的多个异构程度信息，其中，所述异构程度信息，描述相应所述边缘设备中局部视频数据与共享视频数据之间的分布差异程度；以及根据所述共享视频数据和所述异构程度信息更新所述待更新视频处理模型，得到目标视频处理模型。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述共享视频数据和所述异构程度信息更新所述待更新视频处理模型，得到目标视频处理模型，包括：确定所述待更新视频处理模型的模型性能参数；根据所述共享视频数据、所述异构程度信息，以及所述模型性能参数确定模型更新信息；以及根据所述共享视频数据和所述模型更新信息更新所述待更新视频处理模型，得到所述目标视频处理模型。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述共享视频数据、所述异构程度信息，以及所述模型性能参数确定模型更新信息，包括：根据所述共享视频数据、所述异构程度信息，以及所述模型性能参数确定目标迭代次数；确定与服务器对应的随机梯度信息；根据所述目标迭代次数和所述随机梯度信息，确定目标归一化梯度；以及将所述目标迭代次数和所述目标归一化梯度共同作为所述模型更新信息。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述共享视频数据、所述异构程度信息，以及所述模型性能参数确定目标迭代次数，还包括：确定所述待更新视频处理模型的初始迭代次数；根据所述共享视频数据、所述异构程度信息，以及所述模型性能参数确定迭代次数调整信息；以及根据所述迭代次数调整信息调整所述初始迭代次数，以得到所述目标迭代次数。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述共享视频数据、所述异构程度信息，以及所述模型性能参数确定迭代次数调整信息，包括：确定所述共享视频数据的数据量信息；根据多个所述异构程度信息，确定本轮迭代更新过程中被选中所述边缘设备的第一数据分布信息；根据多个所述异构程度信息，确定所述服务器的第二数据分布信息；以及根据所述数据量信息、所述第一数据分布信息、所述第二数据分布信息，以及所述模型性能参数确定迭代次数调整信息。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据多个所述异构程度信息，确定本轮迭代更新过程中被选中所述边缘设备的第一数据分布信息，包括：确定与所述被选中边缘设备对应的目标异构程度信息；根据所述目标异构程度信息，确定所述被选中边缘设备的数据分布信息；以及
将所述被选中边缘设备的数据分布信息作为所述第一数据分布信息。7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述确定所述待更新视频处理模型的模型性能参数，包括：获取与所述共享视频数据对应的标注结果信息；将所述共享视频数据输入所述待更新视频处理模型，得到所述待更新视频处理模型输出的处理结果信息；以及确定所述处理结果信息相对于所述标注结果信息的准确度参数，并将所述准确度参数作为所述模型性能参数。8.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述共享视频数据和所述模型更新信息更新所述待更新视频处理模型，得到所述目标视频处理模型，包括：根据所述共享视频数据对所述待更新视频处理模型进行所述目标迭代次数的训练，以得到中间视频处理模型；根据所述目标归一化梯度对所述中间视频处理模型进行反向迭代训练，以得到所述目标视频处理模型。9.一种视频处理模型的更新装置，包括：获取模块，用于获取待更新视频处理模型，其中，所述待更新视频处理模型，由多个边缘设备分别上报的多个待聚合模型聚合得到；确定模块，用于确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘吉，章红，周吉文，贾俊铖，窦德景，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：