[发明专利]盲点去噪网络模型的训练方法、装置、介质和设备在审
| 申请号： | 202310666771.3 | 申请日： | 2023-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN116703768A | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 张旦 | 申请（专利权）人： | 上海齐感电子信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 上海恒锐佳知识产权代理事务所(普通合伙) 31286 | 代理人： | 黄海霞 |
| 地址： | 201210 上海市浦东*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种盲点去噪网络模型的训练方法、装置、介质和设备，用以提供一种自监督深度学习的盲点去噪网络模型，以有效地去除图像中面积较大的噪声，包括：优化特征融合网络模型，优化后的特征融合网络模型包括至少两个特征提取通道，不同特征提取通道中卷积层的掩码类型不同或掩码大小不同，且不同特征提取通道的提取结果经融合层完成特征融合；将公共数据集中的含噪声图像作为训练数据集；将所述训练数据集输入至优化后的特征融合网络模型进行自监督模型训练，直至达到设定迭代次数或者损失函数的损失值小于设定阈值，输出盲点去噪网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 盲点 网络 模型 训练 方法 装置 介质 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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