[发明专利]基于弱监督的双网络互激励学习阴影去除方法有效
| 申请号： | 202110980864.4 | 申请日： | 2021-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN113870124B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 蒋晓悦;李煜祥;王众鹏;韩逸飞;冯晓毅;夏召强 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/30;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于弱监督的双网络互激励学习阴影去除方法，只需要阴影检测任务标签即可完成阴影去除任务的训练，其中阴影残差网络用于升成阴影分布的模拟图，利用弱标签来训练，阴影提亮网络是端对端的网络，可直接由阴影图像升成阴影去除图像，利用阴影残差网络结果进行训练，阴影提亮网络结果作为阴影残差网络的输入，使用阴影残差网络在两张图像依次输入网络得到残差图像后，利用输入图像和对应残差图像间关系计算网络损失。本发明丰富样本的多样性，提升阴影残差网络的能力，有效提高阴影残差网络的输出性能。有效的减少了在数据标注中人力物力的投入。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 网络 激励 学习 阴影 去除 方法 | ||
【主权项】：
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