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一种基于多尺度多粒度特征解耦的图像重构方法及系统

摘要

本发明属于图像领域,具体涉及一种基于多尺度多粒度特征解耦的图像重构方法及系统,包括提供一种深度隐变量特征解耦生成模型,模型包括编码器、隐空间特征解耦、分类模型和重构模型四个模块,利用编码器对图像进行编码,得到包含多粒度语义信息的深度隐变量;分类模型根据解耦后的深度隐变量包含的粗粒度信息,对图像的所属类别进行细化;重构模型对解耦后的深度隐变量进行解码,得到重构生成图像;本发明利用多尺度多粒度语义标签将深度隐变量生成模型的隐空间有监督的解耦成不同层次的语义类别的子空间,更好地学习到图像中不同粒度层次的语义信息,从而能更好地应用于生成任务。

著录项

  • 公开/公告号CN114067162A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆邮电大学;

    申请/专利号CN202111401567.6

  • 申请日2021-11-24

  • 分类号G06V10/764(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构50215 重庆辉腾律师事务所;

  • 代理人王海军

  • 地址 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

  • 入库时间 2023-06-19 14:14:25

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-08

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06V10/764 专利申请号:2021114015676 申请日:20211124

    实质审查的生效

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