[发明专利]神经网络模型训练方法、装置及终端设备在审
| 申请号： | 201810847469.7 | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN110766153A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 关婧玮 | 申请（专利权）人： | TCL集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 44237 深圳中一专利商标事务所 | 代理人： | 官建红 |
| 地址： | 516006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像处理技术领域，提供了一种神经网络模型训练方法、装置及终端设备。该方法包括：获取用于对图像进行超分辨处理的神经网络模型和用于训练所述神经网络模型的初始图像；对所述初始图像添加噪声；对添加噪声后的初始图像进行下采样处理，生成所述初始图像对应的采样图像；将所述初始图像及对应的采样图像作为训练数据，对所述神经网络模型进行训练。本发明通过对初始图像加入噪声，使生成的采样图像更接近于实际应用中含有噪声的图像，从而保证训练时神经网络模型的超分辨效果与实际应用中神经网络模型的超分辨效果相一致，提高训练后神经网络模型在实际应用中对图像进行超分辨处理的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 初始图像 超分辨 噪声 采样图像 图像 应用 图像处理技术 训练数据 终端设备 下采样 保证 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络模型训练方法，其特征在于，包括：/n获取用于对图像进行超分辨处理的神经网络模型和用于训练所述神经网络模型的初始图像；/n对所述初始图像添加噪声；/n对添加噪声后的初始图像进行下采样处理，生成所述初始图像对应的采样图像；/n将所述初始图像及对应的采样图像作为训练数据，对所述神经网络模型进行训练。/n
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