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申请/专利权人：北京衔远有限公司;清华大学
摘要：本公开提供了一种图片前景保持模型的训练方法及装置。该方法包括：依次通过图片前景保持分支中的多个编码网络处理训练图片和蒙版分割图，得到图片编码特征；依次通过辅助分支中的多个编码网络和特征增强网络处理前景保持图，得到多个编码网络和特征增强网络各自输出的图片辅助特征；通过辅助分支中的注意力网络将多个图片辅助特征作为权重分配给图片前景保持分支中的特征增强网络和解码网络，使得图片前景保持分支中的特征增强网络和解码网络依据权重处理图片编码特征，得到前景生成图；利用均方差损失函数计算前景生成图和前景保持图之间的损失，依据损失优化图片前景保持模型。
主权项：1.一种图片前景保持模型的训练方法，其特征在于，包括：构建编码网络、特征增强网络以及所述编码网络对应的解码网络，利用多个编码网络、所述特征增强网络以及多个解码网络构建图片前景保持分支，利用多个编码网络、所述特征增强网络和注意力网络构建辅助分支；利用所述图片前景保持分支和所述辅助分支构建图片前景保持模型；获取训练图片以及所述训练图片对应的蒙版分割图和前景保持图，将所述训练图片、所述蒙版分割图和所述前景保持图输入所述图片前景保持模型：依次通过所述图片前景保持分支中的多个编码网络处理所述训练图片和所述蒙版分割图，得到图片编码特征；依次通过所述辅助分支中的多个编码网络和特征增强网络处理所述前景保持图，得到多个编码网络和特征增强网络各自输出的图片辅助特征；通过所述辅助分支中的注意力网络将多个图片辅助特征作为权重分配给所述图片前景保持分支中的特征增强网络和解码网络，使得所述图片前景保持分支中的特征增强网络和解码网络依据所述权重处理所述图片编码特征，得到前景生成图；利用均方差损失函数计算所述前景生成图和所述前景保持图之间的损失，依据所述损失优化所述图片前景保持模型，以完成对所述图片前景保持模型的训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京衔远有限公司 清华大学 图片前景保持模型的训练方法及装置
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