[发明专利]模型训练、图像增强方法和装置、电子设备及存储介质在审
| 申请号： | 202010733232.3 | 申请日： | 2020-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN111861931A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 鲁方波;汪贤;樊鸿飞;蔡媛 | 申请（专利权）人： | 北京金山云网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 李莎 |
| 地址： | 100000 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供的模型训练、图像增强方法和装置、电子设备及存储介质，涉及深度学习技术领域。在本申请中，首先，对第一图像和第二图像分别进行金字塔分解处理，得到多级第一子带图像和多级第二子带图像，其中，该第一图像和该第二图像基于相同图像内容形成，且具有不同的图像细节。其次，基于每一级第一子带图像与第二子带图像之间的图像损失值和预设的多个权重系数，计算得到图像损失总值，其中，在多个权重系数中至少存在两个不同的权重系数。然后，基于图像损失总值对目标神经网络进行参数更新处理，得到图像增强模型。通过上述方法，可以改善基于现有的训练技术得到的图像增强模型存在细节增强效果不佳的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 图像 增强 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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