一种实时人类视频消光模型的训练方法

本申请公开了一种实时人类视频消光模型的训练方法，其中方法包括：采集应用数据，并基于应用数据生成训练数据集；将训练数据集输入至预设初始模型中，得到当前模型参数下训练数据集对应的输出集合；预设初始模型内设置语义和细节预测高低分辨率可逆分支，语义和细节预测高低分辨率可逆分支与编码器相连，输出高分辨率细节预测输出以及低分辨率语义估计输出；基于输出集合，确定当前模型参数下对应的损失函数值；调整预设初始模型中的模型参数，直至损失函数值低于预设阈值。在RVM编码阶段引入仅参与模型的训练过程的可逆分支，在不增加模型推理规模的情况下，实现编码器对视频空域中浅层细节信息和深度语义信息的充分提取。