一种基于注意力对抗生成网络的无监督图像除雨方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110422977.2
IPC分类号：G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-04-17
申请人：
南京航空航天大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于注意力对抗生成网络的无监督图像除雨方法
申请号	CN202110422977.2	申请日期	2021-04-17
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-30	公开/公告号	CN113191969A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T5/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T5/00 图像的增强或复原，如从位像到位像地建立一个类似的图形〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;5;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	南京航空航天大学	申请人地址	江苏省南京市秦淮区御道街29号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京航空航天大学	当前权利人	南京航空航天大学
发明人	王鑫;周冠;李祥;闫鹏飞;郝岩;梁帅;王琪
代理机构	江苏圣典律师事务所	代理人	陶得天

摘要

本发明公开了一种基于注意力对抗生成网络的无监督图像除雨方法，涉及计算机视觉领域，主要涉及是一种可以进行无监督学习并且能够提高图片除雨效果的神经网络模型。可有效克服在生成对抗网络训练时所要求成对数据获取困难的问题，并引入了注意力机制，使得网络在处理图像时聚焦于有雨区域，输出更为理想无雨图像。步骤1、构建数据集；步骤2、搭建卷积神经网络；步骤3、训练；步骤4、实际使用。采用一个判别器代替原循环对抗生成网络的两个判别器，将网络精简且减少计算量，提高判别器的判别能力，进而提升生成器的图像恢复能力。使得网络在处理图像时聚焦于有雨区域，输出更为理想无雨图像。

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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