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1. (WO2019042139) PROCÉDÉ DE TRAITEMENT D'IMAGES, APPAREIL DE TRAITEMENT D'IMAGES ET PROCÉDÉ D'ENTRAÎNEMENT DE RÉSEAU NEURONAL
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N° de publication : WO/2019/042139 N° de la demande internationale : PCT/CN2018/100833
Date de publication : 07.03.2019 Date de dépôt international : 16.08.2018
CIB :
G06N 3/04 (2006.01) ,G06T 11/00 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3
Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02
utilisant des modèles de réseaux neuronaux
04
Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
T
TRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
11
Génération d'images bidimensionnelles [2D]
Déposants :
京东方科技集团股份有限公司 BOE TECHNOLOGY GROUP CO. , LTD. [CN/CN]; 中国北京市 朝阳区酒仙桥路10号 No. 10 Jiuxianqiao Rd. , Chaoyang District Beijing 100015, CN
Inventeurs :
刘瀚文 LIU, Hanwen; CN
那彦波 NAVARRETE MICHELINI, Pablo; CN
Mandataire :
北京市柳沈律师事务所 LIU, SHEN & ASSOCIATES; 中国北京市 海淀区彩和坊路10号1号楼10层 10th Floor, Building 1 10 Caihefang Road, Haidian District Beijing 100080, CN
Données relatives à la priorité :
201710757133.729.08.2017CN
Titre (EN) IMAGE PROCESSING METHOD, IMAGE PROCESSING APPARATUS, AND A NEURAL NETWORK TRAINING METHOD
(FR) PROCÉDÉ DE TRAITEMENT D'IMAGES, APPAREIL DE TRAITEMENT D'IMAGES ET PROCÉDÉ D'ENTRAÎNEMENT DE RÉSEAU NEURONAL
(ZH) 图像处理方法、图像处理装置、神经网络的训练方法
Abrégé :
(EN) A neural network training method, an image processing method, and an image processing apparatus for implementing image style transfer. The training method comprises: obtaining a first training input image and a second training input image (S10); inputting the first training input image to a neural network (S20); using the neural network to perform style transfer processing on the first training input image to obtain a training output image (S30); calculating a loss value of a parameter of the neural network by means of a loss function on the basis of the first training input image, the second training input image, and the training output image (S40); modifying the parameter of the neural network according to the loss value (S50); and when the loss value satisfies a preset condition, obtaining a trained neural network (S70), and when the loos value does not satisfy the preset condition, continuing to input the first training input image and the second training input image to repeat the training process above, wherein the loss function comprises a weight-to-bias ratio loss function.
(FR) L'invention concerne un procédé d'entraînement de réseau neuronal, un procédé de traitement d'images, et un appareil de traitement d'images destinés à mettre en œuvre un transfert de style d'image. Le procédé d'entraînement comporte les étapes consistant à: obtenir une première image d'entrée d'apprentissage et une seconde image d'entrée d'apprentissage (S10); introduire la première image d'entrée d'apprentissage dans un réseau neuronal (S20); utiliser le réseau neuronal pour effectuer un traitement de transfert de style sur la première image d'entrée d'apprentissage pour obtenir une image de sortie d'apprentissage (S30); calculer une valeur de perte d'un paramètre du réseau neuronal au moyen d'une fonction de perte d'après la première image d'entrée d'apprentissage, la seconde image d'entrée d'apprentissage, et l'image de sortie d'apprentissage (S40); modifier le paramètre du réseau neuronal d'après la valeur de perte (S50); et lorsque la valeur de perte satisfait une condition prédéfinie, obtenir un réseau neuronal entraîné (S70), et lorsque la valeur de perte ne satisfait pas la condition prédéfinie, continuer à introduire la première image d'entrée d'apprentissage et la seconde image d'entrée d'apprentissage pour répéter le processus d'entraînement ci-dessus, la fonction de perte comportant une fonction de perte à rapport poids/biais.
(ZH) 一种用于实现图像风格迁移的神经网络的训练方法以及图像处理方法、图像处理装置。该训练方法包括:获取第一训练输入图像和第二训练输入图像(S10);将第一训练输入图像输入至神经网络(S20);利用神经网络对第一训练输入图像进行风格转移处理,以得到训练输出图像(S30);基于第一训练输入图像、第二训练输入图像和训练输出图像,通过损失函数计算神经网络的参数的损失值(S40);以及根据损失值对神经网络的参数进行修正(S50),在损失值满足预定条件时,得到训练好的神经网络(S70),在损失值不满足预定条件时,继续输入第一训练输入图像和第二训练输入图像以重复执行上述训练过程,其中,损失函数包括权重偏置比损失函数。
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Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)