[发明专利]一种基于深度学习和无参考质量评价的图像生成方法有效
| 申请号： | 202010358981.2 | 申请日： | 2020-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN111583213B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 李晨;田丽华;袁田 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06T7/136;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 王艾华 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和无参考质量评价的图像生成方法，使用深度学习神经网络模型中的特征图进行分析，找出控制图像中某个单元类的控制单元，控制单元就是神经网络中的某一层或者某几层特征图，然后通过修改网络中该层特征图的参数，如激活函数等，达到对于单元类的增强展示和抑制展示的效果，这个方法不同于传统的图像生成，也不同于深度学习中的GAN网络，传统的图像生成是对于图像的像素值进行计算处理，以及进行传统的灰度变换和裁剪平移等，GAN网络更多是随机生成的图像，不具有解释性，本发明是可以看到具体的控制单元特征图和参数的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 参考 质量 评价 图像 生成 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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