训练神经网络的方法、图像处理的方法、设备及存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN201910304564.7
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/02
申请日期：
2019-04-16
申请人：
腾讯科技（深圳）有限公司

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著录项信息

专利名称	训练神经网络的方法、图像处理的方法、设备及存储介质
申请号	CN201910304564.7	申请日期	2019-04-16
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-07-26	公开/公告号	CN110059744A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;2查看分类表>
申请人	腾讯科技（深圳）有限公司	申请人地址	广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	腾讯科技（深圳）有限公司	当前权利人	腾讯科技（深圳）有限公司
发明人	边成
代理机构	北京三高永信知识产权代理有限责任公司	代理人	张所明

摘要

本申请公开了一种训练神经网络的方法、图像处理的方法、设备及存储介质，属于机器学习技术领域。训练神经网络的方法包括：将密集特征进行局部像素加权和全局通道加权，得到自适应密集特征；基于自适应密集特征进行对抗训练，得到对抗损失，基于对抗损失更新初始神经网络的参数，直至得到满足要求的目标神经网络。图像处理的方法包括：基于目标神经网络对目标图像进行处理。基于源域图像和目标域图像的所有层，提取密集特征，充分利用了网络底层和高层的特征，避免丢失重要特征。将密集特征进行局部像素加权和全局通道加权，得到的自适应密集特征代表性更强，提高用于图像处理的神经网络的训练精度，提高基于目标神经网络进行图像处理的效果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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