[发明专利]一种多任务图像重建方法、装置、设备和介质

摘要

本发明实施例公开了一种多任务图像重建方法、装置、设备和介质。该方法包括：获取图像训练样本集；将所述图像训练样本集输入多任务图像重建模型进行训练。在模型中设立串联的至少两个残差学习网络分支，同时对分支输出的结果全部纳入到网络的损失函数进行约束，改善了现有技术中，通过同一残差信号对不同的退化模型进行表达的缺陷，通过网络结构适应退化模型的方式，提升复合场景图像重建的效果；并进一步通过低层参数共享的方式减小网络大小，提升网络性能。

主权项

1.一种多任务图像重建方法，其特征在于，包括：获取图像训练样本集，其中，每个图像训练样本的源图像包括至少两种训练元素，且至少两种训练元素的残差数据与源图像数据的叠加方式不相同；将所述图像训练样本集输入多任务图像重建模型，以进行模型训练，其中，所述重建模型至少包括串联的至少两个残差学习网络分支，每个残差学习网络输出的残差数据与源图像数据的叠加方式与对应的训练元素相同；所述重建模型的损失函数包括分别与各残差学习网络输出结果对应的子函数。