【技术实现步骤摘要】
本说明书实施例涉及图像处理，特别涉及一种图像压缩模型的训练方法、图像压缩方法及装置。
技术介绍
1、随着计算机技术、通信技术和网络技术的快速发展，各种各样的视频、图像作为重要的信息被广泛使用，图像压缩对于数据存储和传输具有极为重要的意义，未经压缩的图像会占用庞大的存储空间，同时会给传输带来巨大压力，高质量的压缩图像在网络传输和移动平台的存储上，都起着至关重要的作用。
2、现有技术中，以深度学习为基础的图像压缩技术近年来迅猛发展，可以利用图像压缩模型实现图像压缩，虽然基于深度学习的方法已经取得了一定的进步，但依然存在图像模糊、噪声、压缩伪影等问题，图像压缩效果较差。因而，亟需一种效果更好的图像压缩方案。
技术实现思路
1、有鉴于此，本说明书实施例提供了一种图像压缩模型的训练方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种图像压缩方法，一种图像压缩模型的训练装置，一种图像压缩装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
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【技术保护点】
1.一种图像压缩模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述样本图像进行划分获得区域信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用检测模型，将所述样本图像划分为目标背景区域和至少一个目标前景区域，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测重构图像和所述样本图像，采用所述至少两个区域对应的损失函数确定模型重构损失，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用目标损失函数，计算所述预测重构图像和所述样本图像中目标区域...
【技术特征摘要】
1.一种图像压缩模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述样本图像进行划分获得区域信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用检测模型，将所述样本图像划分为目标背景区域和至少一个目标前景区域，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测重构图像和所述样本图像，采用所述至少两个区域对应的损失函数确定模型重构损失，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用目标损失函数，计算所述预测重构图像和所述样本图像中目标区域内各像素点的像素误差，获得所述目标区域的区域像素损失，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，...
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