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申请/专利权人：莱卡微系统CMS有限责任公司
摘要：本发明涉及训练用于对图像降噪的机器学习算法的系统，包括一个或多个处理器和一个或多个存储设备，其中机器学习算法被配置为基于两个输入图像生成输出图像，其中系统被配置为：接收训练数据，训练数据包括从一个或多个连续图像序列获得的多个图像集，其中每个图像集包括从一个连续图像序列或从多个连续图像序列中的同一序列获得的多个图像，其中每个图像集的多个图像包括初始图像、中间图像和最后图像；基于机器学习算法的输出图像和目标图像，调整机器学习算法的权重，以获得经训练的机器学习模型，其中，通过使用初始图像和最后图像作为输入图像，获得机器学习算法的输出图像，并且其中目标图像基于中间图像；以及提供经训练的机器学习模型。
主权项：1.一种用于训练用于对图像降噪的机器学习算法160的系统150，系统150包括一个或多个处理器152和一个或多个存储设备154，其中机器学习算法被配置为基于两个输入图像生成输出图像，其中系统150被配置为：接收训练数据，训练数据包括从一个或多个连续图像序列120，122获得的多个图像集140，其中每个图像集140包括从一个连续图像序列或从多个连续图像序列中的同一序列获得的多个图像，其中每个图像集的多个图像包括初始图像142、中间图像144和最后图像146；基于机器学习算法的输出图像168和目标图像164调整机器学习算法160的权重以获得经训练的机器学习模型170，其中，通过使用初始图像142和最后图像146作为输入图像162，166获得机器学习算法的输出图像168，并且其中目标图像164基于中间图像144；以及提供经训练的机器学习模型170，其中系统被进一步配置为通过对中间图像144应用随机移位来从中间图像144获得目标图像164。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 莱卡微系统CMS有限责任公司 用于训练机器学习算法的系统和方法和用于对图像降噪的机器学习模型的应用
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