[发明专利]图像增强模型的训练、图像增强方法、装置和存储介质有效
| 申请号： | 201811183016.5 | 申请日： | 2018-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN110163235B | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 石世昌;黄飞 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06T5/00;G06N3/094;G06N3/088;G06N3/09;G06N3/084;G06N3/0475 |
| 代理公司： | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 陈小娜;何平 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种图像增强模型的训练、图像增强方法、装置和存储介质，所述图像增强模型的训练方法包括：获取第一训练图像集，所述第一训练图像集中的各个训练样本包括训练图像以及配对的目标图像；根据所述第一训练图像集的各个训练样本对初始图像增强模型进行有监督的模型训练，得到中间图像增强模型；获取第二训练图像集，所述第二训练图像集包括第一质量图像子集和第二质量图像子集；根据所述第二训练图像集对所述中间图像增强模型和判别网络模型进行对抗学习，采用无监督训练算法训练得到目标图像增强模型。上述方法可以提高目标图像增强模型的图像增强效果。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 增强 模型 训练 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种图像增强模型的训练方法，所述方法包括：获取第一训练图像集，所述第一训练图像集中的各个训练样本包括训练图像以及配对的目标图像；根据所述第一训练图像集的各个训练样本对初始图像增强模型进行有监督的模型训练，得到中间图像增强模型；获取第二训练图像集，所述第二训练图像集包括第一质量图像子集和第二质量图像子集；根据所述第二训练图像集对所述中间图像增强模型和判别网络模型进行对抗学习，采用无监督训练算法训练得到目标图像增强模型。
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