哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)陈芳林获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于持续学习的图像恢复模型生成方法及图像恢复方法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：CN117541512B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311664982.X，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于持续学习的图像恢复模型生成方法及图像恢复方法是由陈芳林;赵津;裴文杰;卢光明设计研发完成，并于2023-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于持续学习的图像恢复模型生成方法及图像恢复方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于持续学习的图像恢复模型生成方法及图像恢复方法，涉及图像处理技术领域，方法包括：获取目标退化类型对应的基线模型和训练集，训练集包括第一训练集和第二训练集，第一训练集中的训练数据组少于第二训练集中的训练数据组，每个训练数据组中包括样本待恢复图像以及样本待恢复图像对应的恢复图像；基于第一训练集对目标退化类型对应的基线模型进行训练，得到目标退化类型对应的目标模型；基于目标退化类型对应的目标模型和基线模型确定关键卷积核；基于第二训练集对基线模型进行训练，更新关键卷积核的参数，得到目标退化类型对应的图像恢复模型。本发明可以提高多种图像恢复任务的图像恢复模型的生成效率。
本发明授权基于持续学习的图像恢复模型生成方法及图像恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于持续学习的图像恢复模型生成方法，其特征在于，包括： 获取目标退化类型对应的基线模型和训练集，所述训练集包括第一训练集和第二训练集，所述第一训练集中的训练数据组少于所述第二训练集中的训练数据组，每个所述训练数据组中包括样本待恢复图像以及所述样本待恢复图像对应的恢复图像； 基于所述第一训练集对所述目标退化类型对应的基线模型进行训练，得到所述目标退化类型对应的目标模型； 基于所述目标退化类型对应的所述目标模型和所述基线模型确定关键卷积核； 基于所述第二训练集对所述基线模型进行训练，更新所述关键卷积核的参数，得到所述目标退化类型对应的图像恢复模型； 所述基于所述目标退化类型对应的所述目标模型和所述基线模型确定关键卷积核，包括： 基于卷积核的集成梯度确定所述关键卷积核； 其中，卷积核的集成梯度基于所述目标退化类型对应的所述目标模型和所述基线模型的损失函数得到。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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