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申请/专利权人：坎瓦有限公司
摘要：本公开涉及一种增强图像。描述了训练用于图像处理的机器学习模型的方法。一种训练的方法包括利用图像损失和分类损失两者的组合的减少或最小化作为学习目标。一种训练的方法包括利用通过将所选退化模型应用于目标图像而生成的无监督图像对，所选退化模型是基于与目标图像相关联的分类信息来选择的。还描述了用于生成无监督图像对的方法和用于使用经训练的机器学习模型进行图像处理的方法，以及用于执行各种方法的计算机系统和计算机可读存储。
主权项：1.一种图像处理方法，所述方法包括：通过实施经训练的机器学习模型的计算机处理系统：接收以下的组合作为所述经训练的机器学习模型的输入：输入图像的图像特性，其中，所述图像特性包括在由所述经训练的机器学习模型处理之前的图像与由所述经训练的机器学习模型处理之后的图像之间变化的变量；以及针对所述输入图像的第一分类输出，所述第一分类输出将所述输入图像与图像类集相关联；以及通过应用所述经训练的机器学习模型，生成至少一个视觉参数，所述至少一个视觉参数能用于生成相对于所述输入图像的经处理的图像；其中：通过包括利用以下两者的组合的减少或最小化作为学习目标的过程来训练机器学习模型以形成所述经训练的机器学习模型：i第一损失，其中，所述第一损失是应用所述至少一个视觉参数的机器学习模型的输出图像与目标训练图像之间的损失，以及ii第二损失，其中，所述第二损失是不同于所述第一分类输出的第二分类输出与所述目标训练图像的已知分类之间的损失。
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