一种对偶知识嵌入数据驱动去雾模型的训练方法

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一种对偶知识嵌入数据驱动去雾模型的训练方法
申请号:CN202411116442
申请日期:2024-08-14
公开号:CN119205565A
公开日期:2024-12-27
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种对偶知识嵌入数据驱动去雾模型的训练方法,属于自动驾驶、辅助驾驶领域。本发明高质量参考真值数据集划分,低质量退化数据生成,对偶知识生成,训练输入数据集整合,去雾网络训练,去雾模型优化,去雾模型整合。本发明提出的知识嵌入训练方法,能够实现数据层面与模型层面的知识嵌入,解决当前去雾模型偏向于训练数据特定模式的问题,提高了模型在退化环境中的去雾性能,同时增强了模型在不同环境下的稳定性,在辅助驾驶、自动驾驶、自主感知机器人等领域种具有重要的应用价值。
技术关键词
去雾模型 纹理特征 上下文特征 数据 尺寸特征 链接机制 解码器 编码器 感知机器人 网络 参数 代表 模式 图像
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