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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115908827A(43)申请公布日2023.04.04(21)申请号202211540562.6(22)申请日2022.12.01(71)申请人广州虎牙信息科技有限公司地址510000广东省广州市番禺区钟村街(汉溪商业中心)泽溪街13号1401(72)发明人骆杰豪(74)专利代理机构成都极刻智慧知识产权代理事务所(普通合伙)51310专利代理师陈万艺(51)Int.Cl.G06V10/30(2022.01)G06V10/44(2022.01)G06V10/774(2022.01)权利要求书2页说明书10页附图4页(54)发明名称图像去噪模型处理方法、装置及电子设备(57)摘要本申请提供一种图像去噪模型处理方法、装置及电子设备,通过在训练学生模型时,根据教师模型和学生模型输出的处理结果的边缘特征差异计算学生模型的重构损失值,实现了在所述学生模型的训练过程中基于边缘特征差异进行图像去噪知识蒸馏,可以让学生模型将学习的范围集中在图像中的边缘特征,缩小学生模型的学习范围,从而提高知识蒸馏学习带来的提升效益。CN115908827ACN115908827A权利要求书1/2页1.一种图像去噪模型处理方法,其特征在于,所述方法包括:获取训练完成的教师模型及待训练的学生模型,所述教师模型及所述学生模型用于对图像执行去噪处理,所述学生模型的结构复杂度小于所述教师模型的结构复杂度;获取训练样本,所述训练样本包括需要具有噪声的待处理图像;将所述训练样本中的待处理图像分别输入所述教师模型和所述学生模型,获得所述教师模型输出的第一处理结果和所述学生模型输出的第二处理结果;从所述第一处理结果中提取与图像内容边缘位置对应的第一边缘特征图像,从所述第二处理结果中提取与图像内容边缘位置对应的第二边缘特征图像;根据所述第一边缘特征图像和所述第二边缘特征图像之间的差异计算获得第一重构损失值;根据所述第一重构损失值对所述学生模型的模型参数进行调整。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述训练样本还包括与所述待处理图像对应的去除噪声后的参照图像;所述方法还包括:根据所述参照图像和所述第二处理结果进行重构损失计算,获得第二重构损失值;所述根据所述第一重构损失值对所述学生模型的模型参数进行调整的步骤,包括:根据所述第一重构损失值及所述第二重构损失值对所述学生模型的模型参数进行调整。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述训练样本还包括与所述待处理图像对应的去除噪声后的参照图像;所述从所述第一处理结果中提取与图像内容边缘位置对应的第一边缘特征图像,从所述第二处理结果中提取与图像内容边缘位置对应的第二边缘特征图像的步骤,包括:对所述训练样本中的参照图像进行图像内容边缘识别,获得图像内容的边缘轮廓位置信息;根据所述边缘轮廓位置信息从所述第一处理结果中提取获得所述第一边缘特征图像,根据所述边缘轮廓位置信息从所述第二处理结果中提取获得所述第二边缘特征图像。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述边缘轮廓位置信息包括边缘轮廓掩膜图像,所述边缘轮廓掩膜图像中与边缘位置对应的像素的值为1,与非边缘位置对应的像素的值为0;所述根据所述边缘轮廓位置信息从所述第一处理结果中提取获得所述第一边缘特征图像,根据所述边缘轮廓位置信息从所述第二处理结果中提取获得所述第二边缘特征图像的步骤,包括:将所述第一处理结果与所述边缘轮廓掩膜图像进行像素相乘,获得所述第一边缘特征图像;将所述第二处理结果与所述边缘轮廓掩膜图像进行像素相乘,获得所述第二边缘特征图像。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一边缘特征图像和所述第二边缘特征图像之间的差异计算获得第一重构损失值的步骤,包括:根据所述第一边缘特征图像与所述第二边缘特征图像中各像素点之间的差异值,计算获得差异特征图;2CN115908827A权利要求书2/2页将所述第一处理结果与所述差异特征图进行像素相乘,获得第一加权结果;将所述第二处理结果与所述差异特征图进行像素相乘,获得第二加权结果;根据所述第一加权结果和所述第二加权结果进行重构损失计算,获得所述第一重构损失值。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一边缘特征图像与所述第二边缘特征图像中各像素点之间的差异值,计算获得差异特征图的步骤,包括:计算所述第一边缘特征图像与所述第二边缘特征图像中各对应像素点之间的差值的绝对值,获得所述差异特征图。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述训练样本中的待处理图像分别输入所述教师模型和所述学生模型,获得所述教师模型输出的第一处理结果和所述学生模型输出的第二处理结果的步骤,包括:将所述训练样本中的待处理图像分别输入所述教师模型和所述学生模型