北京字跳网络技术有限公司李华夏获国家专利权
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龙图腾网获悉北京字跳网络技术有限公司申请的专利模型训练和图像处理方法、装置、设备和计算机可读介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN112488947B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202011403478.0,技术领域涉及:G06T5/73;该发明授权模型训练和图像处理方法、装置、设备和计算机可读介质是由李华夏设计研发完成,并于2020-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型训练和图像处理方法、装置、设备和计算机可读介质在说明书摘要公布了:本公开的实施例公开了模型训练方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括:获取第一批训练样本,上述第一批训练样本中的每个第一训练样本包括第一原始模糊图像和上述第一原始模糊图像对应的第一超分清晰图像;将上述第一批训练样本中的上述第一原始模糊图像输入到预先训练的图像去模糊网络,得到第一预测清晰图像;使用上述第一预测清晰图像和上述第一批训练样本中的上述第一超分清晰图像训练图像超分网络。该实施方式通过对图像去模糊网络和图像超分网络进行级联训练,提高了上述图像超分网络在预测过程中的输出质量。
本发明授权模型训练和图像处理方法、装置、设备和计算机可读介质在权利要求书中公布了:1.一种模型训练方法,包括: 获取第一批训练样本,所述第一批训练样本中的每个第一训练样本包括第一原始模糊图像和所述第一原始模糊图像对应的第一超分清晰图像; 将所述第一批训练样本中的所述第一原始模糊图像输入到预先训练的图像去模糊网络,得到第一预测清晰图像; 使用所述第一预测清晰图像和所述第一批训练样本中的所述第一超分清晰图像训练图像超分网络; 其中,所述图像去模糊网络是具有图像特征提取功能的网络,所述图像超分网络是具有提高图像分辨率功能的网络; 所述方法还包括: 获取第二批训练样本,所述第二批训练样本中的每个第二训练样本包括第二原始模糊图像和所述第二原始模糊图像对应的第二超分清晰图像; 使用所述第二批训练样本训练所述图像去模糊网络; 所述方法还包括: 获取第三批训练样本,所述第三批训练样本中的每个第三训练样本包括第三原始模糊图像和所述第三原始模糊图像对应的第三超分清晰图像; 使用所述第三批训练样本,训练所述图像去模糊网络和所述图像超分网络; 所述使用所述第一预测清晰图像和所述第一批训练样本中的所述第一超分清晰图像训练图像超分网络,包括: 将所述第一预测清晰图像输入到所述图像超分网络中,得到第一预测超分清晰图像; 将所述第一预测超分清晰图像与所述第一超分清晰图像进行分析比较,得到第一比较结果; 根据所述第一比较结果确定所述第一预测超分清晰图像的第一损失值; 通过确定所述第一损失值是否小于第一预设损失值阈值,确定所述图像超分网络是否训练完成; 响应于确定所述图像超分网络未训练完成,调整所述图像超分网络中的参数; 所述将所述第一预测超分清晰图像与所述第一超分清晰图像进行分析比较,得到第一比较结果,包括: 确定所述第一预测超分清晰图像中的每个像素值与所述第一超分清晰图像中对应的像素值的第一差值,得到多个第一差值; 将所述多个第一差值的绝对值之和确定为所述第一比较结果; 所述根据所述第一比较结果确定所述第一预测超分清晰图像的第一损失值,包括: 将所述第一比较结果取对数的结果确定为所述第一损失值。
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