[发明专利]一种基于对比学习的全局马赛克去除方法在审
| 申请号： | 202111225543.X | 申请日： | 2021-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN113989115A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 霍丽娜;曹志义;周小力;王张钰;王威 | 申请（专利权）人： | 河北师范大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司 13100 | 代理人： | 董金国 |
| 地址： | 050024 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对比学习的全局马赛克去除方法，包括搭建对抗网络训练模型、训练对抗网络和去除马赛克步骤。本发明将全局对比学习网络和局部对比学习网络相结合训练生成对抗网络，解决了全局对比学习训练过程达到一定的阶段时，阶段损失值的不再减少的问题。全局对比损失从马赛克图像捕获全局特征表示到真实图像，并恢复它接近真实图像。局部对比损失函数有助于保持马赛克块与对应的真实图像对应区域之间正确的局部特征表示。只要少量样本就可以学习马赛克图像和真实图像之间复杂映射关系。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对比 学习 全局 马赛克 去除 方法 | ||
【主权项】：
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