[发明专利]一种基于监督深度网络学习的图像重定向方法在审
| 申请号： | 202010799181.4 | 申请日： | 2020-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN111915489A | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 梅怡静;潘刚;孙迪 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于监督深度网络学习的图像重定向方法，包括：选择并确定原始输入图像，然后执行重定向操作，再为重定向后的图像评估分数，求分数集中各组最高评分对应的图像，形成最后的新数据集，并对其进行训练集和测试集的划分；构建基于U‑Net的生成对抗网络模型；设计损失函数，用以衡量生成的重定向图像和ground truth集中对应图像之间的差异；分批次地使用新创建数据对构建的网络模型进行训练，并通过误差反向传播算法对模型进行不断的优化；使用训练过程中保存的模型，对新创建的测试集中的图像进行测试。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 深度 网络 学习 图像 定向 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学，未经天津大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010799181.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种面料前处理工艺
- 下一篇：装配式建筑成型墙板机
