基于多尺度特征的轻量化图像修复方法、设备及介质

AITNT
正文
推荐专利
基于多尺度特征的轻量化图像修复方法、设备及介质
申请号:CN202510857003
申请日期:2025-06-25
公开号:CN120374463B
公开日期:2025-09-19
类型:发明专利
摘要
本申请公开了基于多尺度特征的轻量化图像修复方法、设备及介质,涉及图像修复领域,方法包括:将预处理后的图像数据作为训练样本,输入至神经网络模型中,对神经网络模型进行训练;通过神经网络模型,使用多个卷积分支,提取训练样本中的多尺度特征,并通过损失函数对神经网络模型进行训练;通过卷积权重重参数化,将神经网络模型中的多个卷积分支进行合并,得到单个合并卷积分支;通过合并后的神经网络模型进行图像修复。通过引入多尺度卷积结构,能够有效提取图像在不同感受野下的细节与语义信息,增强模型对复杂纹理和结构的感知能力。
技术关键词
神经网络模型 图像修复方法 多尺度特征 注意力机制 重建图像数据 原始图像数据 非易失性计算机存储介质 计算机可执行指令 卷积模块 边缘检测算子 多分支 增强子 频率 修复设备 尺寸
系统为您推荐了相关专利信息
1
模型训练方法、对象推荐方法、装置、设备、介质和产品
兴趣点 特征编码模型 强度 生成用户 对象推荐方法
2
一种海上浮式风电平台振动耦合的智能优化方法和系统
风电平台 阻尼器 智能优化方法 克里金模型 数据
3
一种基于时空特征融合的船舶柴油机运行参数异常检测方法
船舶柴油机 异常检测方法 采集柴油机 预测残差 柴油机监测
4
轨迹预测方法、装置及车辆
序列特征 融合特征 车道 轨迹预测模型 交互特征
5
旅游行程导航方法、装置、设备及存储介质
行程导航方法 量子退火算法 行走算法 异构计算模块 认知负荷评估
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号