[发明专利]一种模型结构、模型训练方法、图像增强方法及设备在审
| 申请号： | 202011382775.1 | 申请日： | 2020-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN112529150A | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 郭天宇;陈汉亭;王云鹤;许春景 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 陈松浩 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种模型结构、模型训练方法、图像增强方法及设备，可应用于人工智能领域中的计算机视觉领域，该模型结构包括：选择模块、多个第一神经网络层、切分模块、transformer模块、重组模块及多个第二神经网络层，模型突破了transformer模块只能用于处理自然语言任务的局限，可应用在底层视觉任务中，该模型具备多个第一/二神经网络层，不同的第一/二神经网络层对应不同的图像增强任务，从而该模型训练好后可用于处理不同的图像增强任务，相比于现有处理底层视觉任务的模型大多是基于CNN方式(CNN作为优良的特征提取器在高层视觉任务性能好，但在处理底层视觉任务时难以关注全局信息)，该模型借助transformer模块可关注到全局信息，提高了图像增强效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模型 结构 训练 方法 图像 增强 设备 | ||
【主权项】：
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