超分数据集概述和超分经典网络模型总结 一、常用数据集概述 现有的数据集主要分为两种类型 1、只采集HR图像的数据集,如DIV2K,DIV8K等数据集,对于此类数据集可采用不同的退化方式获取相应的LR图像,从而构造匹配的LR-HR训练图像对,以这种方式获得的训练数据集一般被称为合成数据集。 2、直接采集同一场景不同分辨率...
超分修复网络模型生成方法、图像超分修复方法及装置.pdf,本申请实施例公开了一种超分修复网络模型生成方法,具体地,获取待训练图像,并将该待训练图像分别输入学生网络模型和教师网络模型,以获得该学生网络模型对应的损失函数。根据损失函数对学生网络模型的参数进行更新
通过更新后的初始超分网络模型获取所述初始样本图像对应的新的第二样本图像;根据所述新的第二样本图像和所述第一样本图像确定的第一损失函数,以及所述新的第二样本图像对应的新的第四样本图像和所述第三样本图像之间的第二损失,确定新的目标损失函数,并基于所述新的目标损失函数,再次更新所述更新后的初始超分网络...
第二获取单元,用于将所述待训练图像分别输入学生网络模型和教师网络模型,获得所述学生网络模型对应的损失函数; 生成单元,用于根据所述损失函数对所述学生网络模型的参数进行更新,以使得所述学生网络模型的损失函数满足预设条件,生成超分修复网络; 所述学生网络模型为增强型超分辨生成对抗esrgan网络,所述esrgan网络包括基本...
超分修复网络模型生成方法、图像超分修复方法及装置专利信息由爱企查专利频道提供,超分修复网络模型生成方法、图像超分修复方法及装置说明:本申请实施例公开了一种超分修复网络模型生成方法,具体地,获取待训练图像,并将该待训练图像分别输...专利查询请上爱企查
摘要 本申请提供了一种超分网络模型训练方法、装置、电子设备以及存储介质,涉及计算机视觉技术领域,该方法包括利用第一网络模型对第二网络模型进行知识蒸馏;并在知识蒸馏过程中,计算互信息损失、第一时序一致性损失以及第二时序一致性损失中的至少一项;进而,基于该互信息损失、第一时序一致性损失以及第二时序一致性损失...
摘要 本申请提供了一种超分网络模型的训练方法、装置和电子设备,可以先获取多个样本图像对;针对各样本图像对,将样本图像对中的初始样本图像输入至初始超分网络模型,得到第二样本图像;并分别对第二样本图像和样本图像对中的第一样本图像进行至少一个尺度的下采样处理,得到第一样本图像对应的第三样本图像,和第二样本图...
超分图像重建方法、生成对抗网络模型的训练方法及装置专利信息由爱企查专利频道提供,超分图像重建方法、生成对抗网络模型的训练方法及装置说明:本申请实施例提供了一种超分图像重建方法、生成对抗网络模型的训练方法及装置,用以解决现有技术中超分图像...专利查询请上爱
1.本技术涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种超分图像重建方法、生成对抗网络模型的训练方法及装置。 背景技术: 2.传统的超分辨率重建方法对图像中所有的区域都是执行的相同的计算方式,很难在人眼感兴趣区域(前景区域)和背景区域都得到比较满意的结果。现有技术中,传统的超分辨率工作是通过堆叠网络算力来对前景区域(人眼...
局部自相似性与MRF网络模型的超分重建算法,针对局部自相似性重建方法的块效应问题,以及MRF网络模型方法外部训练库数据不相关性产生的图像重建误差问题,提出了一种结合局部自相似性和MRF网络模型的超分辨率重建方法。首先,利用图像局部自相似特性,引入自身冗...