[发明专利]基于深度学习的图像处理方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201910432459.1 | 申请日： | 2019-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN110176015B | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 张一帆;邢斌;张颖;万正勇;沈志勇 | 申请（专利权）人： | 招商局金融科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12;G06T7/136;G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 | 代理人： | 高杰;于志光 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区华富街*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明揭露了一种基于深度学习的图像处理方法，该方法包括：在预设类型的深度学习模型的卷积层和池化层外接预设数量的旁路结构得到扩展后的深度学习模型，并将每个旁路的输出设置为前一个旁路的输入；利用预先确定的样本图像集训练所述扩展后的深度学习模型得到图像处理模型；及，将待处理图像输入所述图像处理模型，输出所述待处理图像的视觉显著性热力图。本发明还揭露了一种电子装置及计算机存储介质。利用本发明，可提高获取的视觉显著性热力图的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 图像 处理 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的图像处理方法，适用于电子装置，其特征在于，该方法包括：模型扩展步骤：在预设类型的深度学习模型的卷积层和池化层外接预设数量的旁路结构得到扩展后的深度学习模型，并将每个旁路的输出设置为前一个旁路的输入；模型训练步骤：利用预先确定的样本图像集训练所述扩展后的深度学习模型得到图像处理模型；及图像处理步骤：将待处理图像输入所述图像处理模型，输出所述待处理图像的视觉显著性热力图。
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