神经网络的训练方法、图像处理方法及装置、存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202010017342.X
IPC分类号：G06T5/00;G06T7/13;G06T7/90;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-01-08
申请人：
字节跳动有限公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	神经网络的训练方法、图像处理方法及装置、存储介质
申请号	CN202010017342.X	申请日期	2020-01-08
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2021-07-09	公开/公告号	CN113096023A
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;T;7;/;1;3;;;G;0;6;T;7;/;9;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	字节跳动有限公司	申请人地址	美国加利福尼亚州变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	字节跳动有限公司	当前权利人	字节跳动有限公司
发明人	刘鼎;熊维;沈晓辉;方晨
代理机构	北京市柳沈律师事务所	代理人	彭久云

摘要

一种神经网络的训练方法、图像处理方法、图像处理装置及存储介质。该训练方法包括：获取训练输入图像；使用神经网络对训练输入图像进行处理，以得到训练输出图像；基于训练输出图像，通过损失函数计算神经网络的损失值；基于损失值，计算第一梯度；基于训练输入图像，计算边缘掩膜矩阵；将边缘掩膜矩阵与第一梯度进行对位相乘处理，以得到第二梯度；以及基于第二梯度对神经网络的参数进行修正。该训练方法在回传梯度时，加入边缘掩膜处理，由此来改变对网络权重的更新，通过该训练方法训练得到的神经网络，可以根据图像内容自适应地确定降噪程度，从而更好地达到降噪和保留图像细节信息的均衡，进而提升图像的质量、视觉效果和美感。

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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