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图像噪声识别模型训练方法、图像噪声识别方法及装置
申请人信息
- 申请人:广州航海学院
- 申请人地址:510725 广东省广州市黄埔区红山三路101号
- 发明人: 广州航海学院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 图像噪声识别模型训练方法、图像噪声识别方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311579876.1 |
| 申请日 | 2023/11/23 |
| 公告号 | CN117710763A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | G06V10/774 |
| 权利人 | 广州航海学院 |
| 发明人 | 江倩殷 |
| 地址 | 广东省广州市黄埔区红山三路101号 |
摘要文本
广州航海学院获取“一种透气窗帘布”专利技术，本发明涉及图像处理技术领域，公开了图像噪声识别模型训练方法、图像噪声识别方法及装置，包括：获取样本图像及其图像标签；利用样本图像及图像标签，计算得到样本图像对应的标签融合增益表达向量；基于图像标签与标签融合增益表达向量，构建得到噪声训练数据集；基于噪声训练数据集，对初始图像噪声识别模型进行训练，得到目标图像噪声识别模型，目标图像噪声识别模型用于进行图像噪声识别，本发明通过设计面向噪声数据的标签融合增益表达的数据特征表达方法，直接对噪声数据的特征进行提取，准确挖掘噪声数据的固有的特征，实现精准判断。提高数据特征表达的维度，避免网络训练过程中过拟合，不需要人工对噪声数据进行标注。
专利主权项内容
关注公众号马克数据网 1.一种图像噪声识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本图像及其图像标签；利用所述样本图像及所述图像标签，计算得到所述样本图像对应的标签融合增益表达向量；基于所述图像标签与所述标签融合增益表达向量，构建得到噪声训练数据集；基于所述噪声训练数据集，对初始图像噪声识别模型进行训练，得到目标图像噪声识别模型，所述目标图像噪声识别模型用于进行图像噪声识别。