图像评估模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本申请涉及计算机，尤其涉及一种图像评估模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

1、当前，计算机技术被广泛应用于图像处理领域，图像处理领域中的各类图像处理产品也与人们的日常生活息息相关。在实际应用中，部分图像处理可能涉及到对图像美感或图像价值的评价，而此类评价主要用于度量图像所呈现的客观内容，在被不同的观赏对象感知时所激发的美学感受。不同观赏对象对于同一图像的美学感受，会受到该观赏对象的情感和个人品味等多样化主观因素的影响，使得传统的图像评估方法在用于训练图像评估模型时，采用的样本标注信息具有较强的主观性，进而导致训练后的模型在用于图像评估时难以得到客观的评估结果，也就降低了传统的图像评估方法的实用价值。因此，需要设计一种图像评估模型的训练方法来降低人的主观偏见对模型学习的影响，从而预测出较为客观的评估结果。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种图像评估模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质，可用于预测得到目标图像较为客观的评估结果。

2、一方面，本申请实施例提供了一种图像评估模型的训练方法，包括：

3、获取训练图像及所述训练图像的美学质量等级所服从的概率分布；其中，所述概率分布是根据多个对象所提供的美学质量等级确定的，且一个对象用于提供一个美学质量等级；

4、基于所述概率分布，分别确定每个美学质量等级被作为所述训练图像的美学质量等级的参考概率；

5、采用参考图像评估模型对所述训练图像进行图像评估处理，得到所述每个美学质量等级被作为所述训练图像的美学质量等级的预测概率；

6、根据所述每个美学质量等级的参考概率及所述每个美学质量等级的预测概率，对所述参考图像评估模型进行模型训练，得到目标图像评估模型，所述目标图像评估模型用于对待评估的目标图像进行图像评估处理，以得到所述目标图像的美学质量等级。

7、再一方面，本申请实施例提供了一种图像评估模型的训练装置，包括：

8、获取单元，用于获取训练图像及所述训练图像的美学质量等级所服从的概率分布；其中，所述概率分布是根据多个对象所提供的美学质量等级确定的，且一个对象用于提供一个美学质量等级；

9、确定单元，用于基于所述概率分布，分别确定每个美学质量等级被作为所述训练图像的美学质量等级的参考概率；

10、评估单元，用于采用参考图像评估模型对所述训练图像进行图像评估处理，得到所述每个美学质量等级被作为所述训练图像的美学质量等级的预测概率；

11、训练单元，用于根据所述每个美学质量等级的参考概率及所述每个美学质量等级的预测概率，对所述参考图像评估模型进行模型训练，得到目标图像评估模型，所述目标图像评估模型用于对待评估的目标图像进行图像评估处理，以得到所述目标图像的美学质量等级。

12、再一方面，本申请实施例提出了一种计算机设备，包括：

13、处理器，所述处理器用于实现一条或多条计算机程序；

14、计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一条或多条计算机程序，所述一条或多条计算机程序适于由所述处理器加载并实现如上述图像评估模型的训练方法。

15、再一方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储有一条或多条计算机程序，所述一条或多条计算机程序适于由处理器加载并实现如上述图像评估模型的训练方法。

16、本申请实施例中，计算机设备在训练参考图像评估模型时，参考了多个对象针对训练图像所提供的美学质量等级，而不同对象针对同一训练图像的美学感受，会受到不同情感和个人品味等多样化主观因素的影响，使得多个对象所提供的美学质量等级可以是不完全相同的。那么，基于这多个不完全相同的美学质量等级所确定的概率分布，就可以综合反映不同对象基于不同(或相同)观赏维度的美学感受，从而使得该概率分布可以用于较为客观的指示该训练图像在实际应用场景下的美学质量等级。在此情况下，计算机设备参考该概率分布指示的各个美学质量等级的概率，对参考图像评估模型进行模型训练，可以使得参考图像评估模型学习到客观的评估模式，从而使得本申请实施例可以采用训练得到的目标图像评估模型对目标图像进行图像评估，得到客观的美学质量等级。

技术特征：

1.一种图像评估模型的训练方法，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，所述根据所述每个美学质量等级的参考概率及所述每个美学质量等级的预测概率，对所述参考图像评估模型进行模型训练，得到目标图像评估模型，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个美学质量等级的参考概率及所述每个美学质量等级的预测概率，对所述参考图像评估模型进行模型训练，得到目标图像评估模型，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述训练图像的美学质量等级所服从的概率分布的方式包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用所述目标图像评估模型对所述目标图像进行图像评估处理，得到所述目标图像的美学质量等级，包括：

8.一种图像评估模型的训练装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一条或多条计算机程序，所述一条或多条计算机程序适于由处理器加载并实现如权利要求1-7任一项所述的图像评估模型的训练方法。

技术总结
本申请公开了一种图像评估模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取训练图像及训练图像的美学质量等级服从的概率分布；概率分布是根据多个对象所提供的美学质量等级确定的，一个对象提供一个美学质量等级；基于概率分布分别确定各美学质量等级被作为训练图像的美学质量等级的参考概率；采用参考图像评估模型对训练图像进行图像评估处理，得到各美学质量等级被作为训练图像的美学质量等级的预测概率；根据每个美学质量等级的参考概率及相应的预测概率，对参考图像评估模型进行模型训练，得到目标图像评估模型，目标图像评估模型用于对待评估的目标图像进行图像评估处理，以针对目标图像得到客观的美学质量等级。

技术研发人员：覃鑫
受保护的技术使用者：小红书科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/21