[发明专利]基于卷积神经网隐含结构的迁移学习图像处理方法有效
| 申请号： | 201811152224.9 | 申请日： | 2018-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN109300128B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 郑军;刘新旺 | 申请（专利权）人： | 聚时科技(上海)有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200082 上海市杨浦区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网隐含结构的迁移学习图像处理方法，包括以下步骤：1)获取填充任务；2)基于所述填充任务，利用迁移学习后的卷积神经网络进行图像填充；所述卷积神经网络包括一自动编码器，图像填充过程中，利用一掩码层计算指定位置的损失值并通过反向传播更新权重。与现有技术相比，本发明具有精度高，效率高，适用性广等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经 隐含 结构 迁移 学习 图像 处理 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网隐含结构的迁移学习图像处理方法，用于实现图像填充，其特征在于，包括以下步骤：1)获取填充任务；2)基于所述填充任务，利用迁移学习后的卷积神经网络进行图像填充；所述卷积神经网络包括一自动编码器，图像填充过程中，利用一掩码层计算指定位置的损失值并通过反向传播更新权重。
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