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1. WO2020200030 - PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE DE RÉSEAU NEURONAL, PROCÉDÉ DE TRAITEMENT D'IMAGE, DISPOSITIF DE TRAITEMENT D'IMAGE ET SUPPORT DE STOCKAGE

Numéro de publication WO/2020/200030
Date de publication 08.10.2020
N° de la demande internationale PCT/CN2020/081375
Date du dépôt international 26.03.2020
CIB
G06N 3/04 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
04Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
Déposants
  • 京东方科技集团股份有限公司 BOE TECHNOLOGY GROUP CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventeurs
  • 刘瀚文 LIU, Hanwen
  • 那彦波 NAVARRETE MICHELINI, Pablo
  • 朱丹 ZHU, Dan
  • 张丽杰 ZHANG, Lijie
Mandataires
  • 北京市柳沈律师事务所 LIU, SHEN & ASSOCIATES
Données relatives à la priorité
201910262329.802.04.2019CN
Langue de publication chinois (ZH)
Langue de dépôt chinois (ZH)
États désignés
Titre
(EN) NEURAL NETWORK TRAINING METHOD, IMAGE PROCESSING METHOD, IMAGE PROCESSING DEVICE, AND STORAGE MEDIUM
(FR) PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE DE RÉSEAU NEURONAL, PROCÉDÉ DE TRAITEMENT D'IMAGE, DISPOSITIF DE TRAITEMENT D'IMAGE ET SUPPORT DE STOCKAGE
(ZH) 神经网络的训练方法、图像处理方法、图像处理装置和存储介质
Abrégé
(EN)
A neural network training method, an image processing method, and an image processing device. The training method comprises: training a discriminative network on the basis of a generative network; training the generative network on the basis of the discriminative network; and alternately performing said training procedures to obtain a target network on the basis of the trained generative network, wherein the target network is used to perform style transfer processing on an input image to obtain an output image, and a resolution of the output image is greater than a resolution of the input image. The training method combines a generative adversarial network, a super-resolution technique, and a style transfer technique. A target network trained via the training method enables the generation of a high-quality, high-resolution image having a target style, from an input image, thereby improving an effect of image style transfer and image fusion, and having better and wider application potential.
(FR)
L'invention concerne un procédé d'apprentissage de réseau neuronal, un procédé de traitement d'image et un dispositif de traitement d'image. Le procédé d'apprentissage comprend : l'apprentissage d'un réseau discriminatif sur la base d'un réseau génératif ; l'apprentissage du réseau génératif sur la base du réseau discriminatif ; et la réalisation, en alternance, desdites procédures d'apprentissage pour obtenir un réseau cible sur la base du réseau génératif entraîné, le réseau cible étant utilisé pour effectuer un traitement de transfert de style sur une image d'entrée afin d'obtenir une image de sortie, et une résolution de l'image de sortie étant supérieure à une résolution de l'image d'entrée. Le procédé d'apprentissage combine un réseau contradictoire génératif, une technique de super-résolution et une technique de transfert de style. Un réseau cible entraîné par l'intermédiaire du procédé d'apprentissage permet la génération d'une image à haute résolution, haute qualité ayant un style cible, à partir d'une image d'entrée, améliorant ainsi un effet de transfert de style d'image et de fusion d'image, et ayant un potentiel d'application meilleur et plus large.
(ZH)
一种神经网络的训练方法、图像处理方法、图像处理装置。该训练方法包括:基于生成网络,对判别网络进行训练;基于所述判别网络,对所述生成网络进行训练;以及交替地执行上述训练过程,以得到基于训练后的所述生成网络的目标网络;目标网络用于对输入图像进行风格迁移处理以得到输出图像,所述输出图像的分辨率高于所述输入图像的分辨率。该训练方法结合了生成式对抗网络、超分辨率技术和风格迁移技术,经过该训练方法训练得到的目标网络可以基于输入图像生成高质量的具有目标风格的高分辨率图像,提高了图像风格迁移和图像融合的效果,具有更好、更广泛的应用前景。
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