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申请/专利权人：广电运通集团股份有限公司
摘要：本申请公开了一种行人图像质量评价模型的训练方法及装置，属于图像处理技术领域。该方法包括：获取行人图像数据集；通过行人图像质量评价模型的主干网络进行卷积处理，获得主干网络输出的行人样本图像的特征信息和行人标签图像的特征信息，行人样本图像的特征信息包括样本细粒度特征、样本锐度特征和样本纹理特征，行人标签图像的特征信息包括标签细粒度特征、标签锐度特征和标签纹理特征；获取行人样本图像的特征信息和行人标签图像的特征信息之间的特征相似度；基于特征相似度，更新行人图像质量评价模型的网络参数，得到训练好的行人图像质量评价模型。该方法可以提高行人图像质量评价的准确性和可信度。
主权项：1.一种行人图像质量评价模型的训练方法，其特征在于，包括：获取行人图像数据集，所述行人图像数据集包括多个行人样本图像和各所述行人样本图像对应的行人标签图像；将所述行人图像数据集输入至待训练的行人图像质量评价模型，通过所述行人图像质量评价模型的主干网络对所述行人图像数据集的图像进行多阶中心差分卷积，获得所述主干网络输出的所述行人样本图像的特征信息和所述行人标签图像的特征信息，所述行人样本图像的特征信息包括样本细粒度特征、样本锐度特征和样本纹理特征，所述行人标签图像的特征信息包括标签细粒度特征、标签锐度特征和标签纹理特征；获取所述行人样本图像的特征信息和所述行人标签图像的特征信息之间的特征相似度；基于所述特征相似度，更新所述行人图像质量评价模型的网络参数，得到训练好的所述行人图像质量评价模型；所述通过所述主干网络对所述行人图像数据集的图像进行多阶中心差分卷积，包括：应用公式 其中，p0为卷积中心位置，θ、λ为超参数，为卷积核在位置为pn的权重，为特征层在位置为pn的值，R为卷积核的范围，为经过中心差分卷积后在位置为p0输出的特征，为对应的多阶中心差分。
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权利要求：
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