【技術實現步驟摘要】
本公開的實施例涉及圖像處理領域，并且更具體地，涉及用于訓練圖像處理模型的方法、電子設備和計算機程序產品。
技術介紹
1、近年來，深度學習在很多領域都取得了突破性的進展。生成對抗網絡(gan)則是近些年來的非常流行的深度學習模型。生成對抗網絡包括生成器和鑒別器，其中生成器可以捕捉樣本數據的分布，鑒別器通常是一個二分類器，以判別輸入的數據是真實數據還是生成的數據。生成對抗網絡的出現對無監督學習、圖像生成的研究和應用起到極大的推動和促進作用。
2、當前，生成對抗網絡已經從最初地合成逼真的圖像，被拓展到計算機視覺的各個領域，諸如圖像分割、風格遷移等，用來生成分割圖像、遷移圖像等，并獲得了廣泛的關注。
技術實現思路
1、本公開的實施例提供一種圖像處理模型的訓練方法、電子設備和計算機程序產品。
2、根據本公開的第一方面，提供了一種圖像處理模型的訓練方法。該方法包括通過對預訓練的生成器的多個卷積層的多個權重進行折疊操作，來獲得預訓練的生成器的折疊卷積層的折疊權重。該方法還包括將預訓練的生成器嵌入至圖像處理模型中。該方法進一步包括利用多對樣本圖像訓練該圖像處理模型，其中該多對樣本圖像中的至少一對包括具有第一分辨率的第一樣本圖像和具有第二分辨率的第二樣本圖像，并且其中第一分辨率小于第二分辨率。
3、根據本公開的第二方面，提供了一種電子設備。該電子設備包括至少一個處理器；以及存儲器，耦合至至少一個處理器并且具有存儲于其上的指令，指令在由至少一個處理器執行時使設備執行
4、根據本公開的第三方面，提供了一種計算機程序產品，該計算機程序產品被有形地存儲在非易失性計算機可讀介質上并且包括機器可執行指令，該機器可執行指令在被執行時使機器執行本公開的第一方面中的方法的步驟。
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1.一種圖像處理模型的訓練方法，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，還包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其中所述初始生成器還包括用于放大所述預訓練輸出圖像的第一線性塊和第二線性塊，所述多個卷積層位于所述第一線性塊和第二線性塊之間。
4.根據權利要求1所述的方法，其中獲得所述預訓練的生成器的折疊卷積層的折疊權重包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其中獲得所述預訓練的生成器的折疊卷積層的折疊權重包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其中所述第二樣本圖像的尺寸大于所述第一樣本圖像的尺寸。
7.根據權利要求1所述的方法，其中所述圖像處理模型為U-型網絡。
8.根據權利要求1所述的方法，其中利用多對樣本圖像訓練所述圖像處理模型，包括：
9.根據權利要求8所述的方法，其中所述樣本圖像特征是由所述編碼器的全連接層輸出的，并且其中所述預訓練的生成器包括多個生成器塊，所述訓練方法還包括：
10.根據權利要求8所述的方法，其中訓練所述圖像處理模型包括：
11.一種電
12.根據權利要求11所述的電子設備，其中所述指令當由所述至少一個處理器執行時，還使所述電子設備執行動作，所述動作包括：
13.根據權利要求12所述的電子設備，其中所述初始生成器還包括用于放大所述預訓練輸出圖像的第一線性塊和第二線性塊，所述多個卷積層位于所述第一線性塊和第二線性塊之間。
14.根據權利要求11所述的電子設備，其中獲得所述預訓練的生成器的折疊卷積層的折疊權重包括：
15.根據權利要求11所述的電子設備，其中獲得所述預訓練的生成器的折疊卷積層的折疊權重包括：
16.根據權利要求11所述的電子設備，其中所述第二樣本圖像的尺寸大于所述第一樣本圖像的尺寸。
17.根據權利要求11所述的電子設備，其中所述圖像處理模型為U-型網絡。
18.根據權利要求11所述的電子設備，其中利用多對樣本圖像訓練所述圖像處理模型，包括：
19.根據權利要求18所述的電子設備，其中訓練所述圖像處理模型包括：
20.一種計算機程序產品，所述計算機程序產品被有形地存儲在非易失性計算機可讀介質上并且包括機器可執行指令，所述機器可執行指令在被執行時使機器執行如下步驟：
...【技術特征摘要】
1.一種圖像處理模型的訓練方法，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，還包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其中所述初始生成器還包括用于放大所述預訓練輸出圖像的第一線性塊和第二線性塊，所述多個卷積層位于所述第一線性塊和第二線性塊之間。
4.根據權利要求1所述的方法，其中獲得所述預訓練的生成器的折疊卷積層的折疊權重包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其中獲得所述預訓練的生成器的折疊卷積層的折疊權重包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其中所述第二樣本圖像的尺寸大于所述第一樣本圖像的尺寸。
7.根據權利要求1所述的方法，其中所述圖像處理模型為u-型網絡。
8.根據權利要求1所述的方法，其中利用多對樣本圖像訓練所述圖像處理模型，包括：
9.根據權利要求8所述的方法，其中所述樣本圖像特征是由所述編碼器的全連接層輸出的，并且其中所述預訓練的生成器包括多個生成器塊，所述訓練方法還包括：
10.根據權利要求8所述的方法，其中訓練所述圖像處理模型包括：
11.一種電子設備，包括：
12.根據權利要...
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