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摘 要:本发明适用于图像处理技术领域,提供了一种基于全卷积神经网络的压缩深度图质量增强方法及装置,全卷积神经网络包括若干个级联的FCN单元,方法包括:利用大量压缩过的纹理图及预置的第一损失函数对预置的全卷积神经网络中的网络参数进行训练,得到优化后的全卷积神经网络;利用少量压缩过的深度图及预置的第二损失函数对优化后的全卷积神经网络中的网络参数进行训练,得到目标全卷积神经网络;将压缩过的待增强深度图依次通过目标全卷积神经网络中级联式FCN单元进行处理,得到质量增强后的深度图;本发明提供的方法先对网络进行训练,确定最优的参数,然后采用级联式FCN单元对待增强深度图进行处理,显著提高了压缩后深度图的质量。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710602293.4 | 专利名称: | 基于全卷积神经网络的压缩深度图质量增强方法及装置 |
申请日: | 2017-07-21 | 申请/专利权人 | 深圳大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 广东省深圳市南山区南海大道3688号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T5/00搜分类 网络 网络传输 卷积神经网络搜索 |
公开/公告日: | 2021-04-09 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN107403415B | 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 |
2021/04/09 | 授权 | |
2017/12/22 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06T 5/00 专利申请号: 201710602293.4 申请日: 2017.07.21 |
2017/11/28 | 公开 |