[发明专利]一种基于深度学习的无监督去雨方法有效
| 申请号： | 202110695087.9 | 申请日： | 2021-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN113256538B | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 郑忠龙;卞鹏程;林飞龙;贾日恒;唐长兵 | 申请（专利权）人： | 浙江师范大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 王丰毅;田静 |
| 地址： | 321004 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的无监督去雨方法，包括以下步骤：步骤一、对降雨数据集的图像使用上采样方法增强数据；步骤二、获取具有最少重叠雨线的有雨图像对；步骤三、构建去雨模型；使用深度学习框架PyTorch搭建StackConvNet模型通过参数映射学习提取图像的浅层特征、中层特征和深层特征进行去雨；步骤四、模型训练的输入图像和目标图像类型分别为真实有雨图像和使用最少重叠雨线方法选取的真实有雨图像，训练去雨模型至模型在验证集上的测试性能不再增加时，达到收敛状态，获得模型参数；步骤五、使用经过步骤四训练的去雨模型处理有雨图像，保存去雨图像；本发明实现无监督去雨，且去雨效果好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 监督 方法 | ||
【主权项】：
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