公开(公告)号：CN114757838A

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210268828.X

申请日：2022-03-18

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 陈卓杰 ,  许若涛 ,  全宇晖 ,  许勇

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种无监督领域自适应图像非盲解卷积方法、装置及介质，其中方法包括：确定源域数据和目标域数据；构建非盲解卷积模型；采用源域数据对非盲解卷积模型进行有监督训练，获得预训练模型；将获得的预训练模型作用到目标域数据上，并采用无监督自适应损失对预训练模型进行训练，获得迁移模型；判断迁移模型的解卷积精度是否满足预设条件，若满足则停止训练，否则继续训练；将迁移训练后的迁移模型作用于目标域数据，输出测试图像的解卷积结果。本发明在不需要访问源域数据和目标域数据中的清晰图像的同时，对预训练模型进行迁移，提高模型在目标域的非盲解卷积性能。本发明可广泛应用于图像非盲解卷积领域。

公开(公告)号：CN114757838B

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202210268828.X

申请日：2022-03-18

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 陈卓杰 ,  许若涛 ,  全宇晖 ,  许勇

IPC: G06T5/60 ,  G06T5/10 ,  G06T5/73 ,  G06T5/70 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种无监督领域自适应图像非盲解卷积方法、装置及介质，其中方法包括：确定源域数据和目标域数据；构建非盲解卷积模型；采用源域数据对非盲解卷积模型进行有监督训练，获得预训练模型；将获得的预训练模型作用到目标域数据上，并采用无监督自适应损失对预训练模型进行训练，获得迁移模型；判断迁移模型的解卷积精度是否满足预设条件，若满足则停止训练，否则继续训练；将迁移训练后的迁移模型作用于目标域数据，输出测试图像的解卷积结果。本发明在不需要访问源域数据和目标域数据中的清晰图像的同时，对预训练模型进行迁移，提高模型在目标域的非盲解卷积性能。本发明可广泛应用于图像非盲解卷积领域。