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摘 要:本发明公开了一种基于多尺度融合残差网络的单幅图像去雨方法,本方法以卷积神经网络为基础,巧妙结合多尺度、残差、多分支思想、层级连接思想,设计出层级相连多尺度多分支残差去雨网络;该网络使用不同尺度的卷积核实现多维度特征提取,通过层级相连的方式实现递进多层次学习,可学习更加复杂的特征,从而可以解决背景和雨水相似的情况,在去雨效果上,从定性和定量上都远远超过GMM算法,这大大的提高了图像的质量,同时网络不是过深,训练成本不是太高,本方法具有一定的优越性。采用了融合残差、多尺度、多分支思想,实现了一个新的基于深度学习的去雨网络框架,通过端到端无监督的技术,节省了数据处理的时间,提高了实验效率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210656357.X | 专利名称: | 一种基于多尺度融合残差网络的单幅图像去雨方法 |
申请日: | 2022-06-10 | 申请/专利权人 | 江苏海洋大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省连云港市高新区苍梧路59号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T5/73搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2024-03-29 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114972105B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |