[发明专利]基于深度残差网络的去网格方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201711458971.0 | 申请日： | 2017-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN108230269B | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 杨东;王栋 | 申请（专利权）人： | 智慧眼科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06K9/00 |
| 代理公司： | 长沙智嵘专利代理事务所(普通合伙) 43211 | 代理人： | 刘宏 |
| 地址： | 410205 湖南省长沙市岳麓区长*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度残差网络的去网格方法、装置、设备及存储介质，该去网格方法采用基于深度残差的全卷积网络作为基础网络，其包括：采用训练图像集训练基础网络，得到训练好的基础网络；利用训练好的基础网络对待去除网格的图像进行去网格处理，得到去网格的图像。通过采用基于深度残差的全卷积网络作为基础网络，扩大了卷积的感受野，从而在去网格方法中引入多尺度信息(图像更多的高频及低频信息)来有效改善深度学习去网格算法的效果，避免了现有的去网格算法计算量大导致处理效率低或者信息尺度受限导致去网格效果有待改善的矛盾，增强了深度学习算法在图像去网格领域中的应用，具有广泛推广应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 网络 网格 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度残差网络的去网格方法，其特征在于，所述去网格方法采用基于深度残差的全卷积网络作为基础网络，所述去网格方法包括：采用训练图像集训练所述基础网络，得到训练好的基础网络；利用所述训练好的基础网络对待去除网格的图像进行去网格处理，得到去网格的图像。
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