深度学习模型的训练方法、装置、可读介质和电子设备

    公开(公告)号:CN116580258A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202210110363.5

    申请日:2022-01-29

    Abstract: 本申请涉及人工智能领域,公开了一种深度学习模型的训练方法、装置、可读介质和电子设备。该方法通过具有标签的第一数据集和不具有标签的第二数据集,对第一模型进行训练,训练过程中,通过调整第一模型参数,得到损失函数满足预设条件的第二模型;该损失函数包括用于指示利用第一模型确定第一数据集中的样本数据的标签的不确定度的第一子损失函数、用于指示利用第一模型确定各样本数据的标签的不确定度的修正参数的第二子损失函数、用于指示属于同一标签的样本数据的数据特征的离散程度之和的第三子损失函数。如此,可以提高第二模型确定输入数据的推理结果的精度。

    处理图像的方法和相关设备
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115719311A

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN202110976956.5

    申请日:2021-08-24

    Abstract: 本申请提供一种处理图像的方法和相关设备,该方法包括:获取待处理图像的彩色图像和亮度图像,其中该彩色图像为红绿蓝RGB格式的图像使用深度神经网络图像信号处理和时域空域降噪技术对该彩色图像和该亮度图像进行降噪,得到低频参考图像、中频参考图像和高频参考图像对该低频参考图像、该中频参考图像和该高频参考图像进行融合,得到已处理图像。上述技术方案利用两种降噪方法对图像进行降噪处理,可以得到噪声弱、细节强、运动结构清晰的彩色降噪增强结果。

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