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基于卷积神经网隐含结构的迁移学习图像处理方法

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网隐含结构的迁移学习图像处理方法,包括以下步骤:1)获取填充任务;2)基于所述填充任务,利用迁移学习后的卷积神经网络进行图像填充;所述卷积神经网络包括一自动编码器,图像填充过程中,利用一掩码层计算指定位置的损失值并通过反向传播更新权重。与现有技术相比,本发明具有精度高,效率高,适用性广等优点。

著录项

  • 公开/公告号CN109300128A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-02-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 聚时科技(上海)有限公司;

    申请/专利号CN201811152224.9

  • 发明设计人 郑军;刘新旺;

    申请日2018-09-29

  • 分类号

  • 代理机构上海科盛知识产权代理有限公司;

  • 代理人翁惠瑜

  • 地址 200082 上海市杨浦区杨树浦路2300号3B层B02-59室

  • 入库时间 2024-02-19 07:15:54

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-03-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20180929

    实质审查的生效

  • 2019-02-01

    公开

    公开

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