摘要
本申请提供了的材质属性预测模型的训练方法,通过获取待训练图像和所述待训练图像对应的法向图;将所述待训练图像输入到第一编码器,获得所述待训练图像的特征数据,将所述法向图输入至第二编码器,获得所述法向图的特征数据;所述待训练图像的特征数据、所述法向图的特征数据、噪声数据以及材质提示词的特征向量数据输入到去噪网络,将所述去噪网络输出的结果输入到解码器,获取待训练图像中目标对象的材质属性预测数据;基于所述材质属性预测数据与待训练图像中目标对象的材质属性标准数据,确定材质属性的差异信息;基于所述差异信息对所述去噪网络的参数进行调整,以优化所述去噪网络的处理结果。本申请的模型鲁棒性更好,输出结果更准确。
技术关键词
属性预测模型
图像
编码器
噪声数据
对象
解码器
计算机执行指令
计算机程序指令
面片
参数
峰值信噪比
数据获取单元
处理器
可读存储介质
计算机程序产品
物理
训练装置
网络结构
系统为您推荐了相关专利信息
媒体内容项
语言风格特征
评论生成方法
非暂时性机器可读存储介质
图像
照度
图像
投影模块
Retinex算法
ReLU函数
对象
计算机可执行指令
关系
机器学习模型
处理器
巡测系统
控制台
无人机集群
中心服务器
激光雷达
矿用输送带
缺陷检测方法
立体视觉
对比度
彩色图像