申请/专利权人：京东方科技集团股份有限公司

申请日：2019-04-02

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN111767979B

主分类号：G06V10/82

分类号：G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/094;G06N3/084;G06V10/764;G06T3/4053;G06T3/4046;G06T3/04;G06T5/50;G06T5/60;G06N3/048

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2020.10.30#实质审查的生效;2020.10.13#公开

摘要：一种神经网络的训练方法、图像处理方法、图像处理装置。该训练方法包括：基于生成网络，对判别网络进行训练；基于所述判别网络，对所述生成网络进行训练；以及交替地执行上述训练过程，以得到基于训练后的所述生成网络的目标网络；目标网络用于对输入图像进行风格迁移处理以得到输出图像，所述输出图像的分辨率高于所述输入图像的分辨率。该训练方法结合了生成式对抗网络、超分辨率技术和风格迁移技术，经过该训练方法训练得到的目标网络可以基于输入图像生成高质量的具有目标风格的高分辨率图像，提高了图像风格迁移和图像融合的效果，具有更好、更广泛的应用前景。

主权项：1.一种神经网络的训练方法，包括：基于生成网络，对判别网络进行训练；基于所述判别网络，对所述生成网络进行训练；以及，交替地执行上述训练过程，以得到基于训练后的所述生成网络的目标网络；其中，所述目标网络用于对输入图像进行风格迁移处理以得到输出图像，所述输出图像的分辨率高于所述输入图像的分辨率；基于所述判别网络，对所述生成网络进行训练，包括：利用所述生成网络对第一训练输入图像进行风格迁移处理，以分别生成第一训练输出图像和第二训练输出图像，其中，所述第一训练输出图像的分辨率高于所述第一训练输入图像的分辨率，所述第二训练输出图像的分辨率等于所述第一训练输入图像的分辨率；通过所述判别网络对所述第一训练输出图像进行处理，通过分析网络对所述第二训练输出图像进行处理，根据所述判别网络的输出和所述分析网络的输出，通过系统损失函数计算所述生成网络的系统损失值；根据所述系统损失值对所述生成网络的参数进行修正。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 京东方科技集团股份有限公司 神经网络的训练方法、图像处理方法、图像处理装置

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