申请/专利权人：北京中科虹霸科技有限公司

申请日：2020-02-21

公开（公告）日：2020-06-26

公开（公告）号：CN111340700A

主分类号：G06T3/40(20060101)

分类号：G06T3/40(20060101);G06K9/62(20060101);G06K9/00(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.04.25#授权;2020.07.21#实质审查的生效;2020.06.26#公开

摘要：本发明提供了一种模型生成方法、分辨率提高方法、图像识别方法及装置，该生成方法包括：将低分辨图像样本输入生成器，得到生成高分辨图像，输入判别器，得到将生成高分辨图像判别为真实图像的概率，及其计算对抗损失函数的值；选取图像形成多元组样本；将一组多元组样本对应的图像输入至特征提取及比对分类器，得到比对相似性损失函数的值；将一组对抗多元组样本对应的比对相似性损失函数的值返回至所述特征提取及比对分类器，将对抗损失函数的值和对抗多元组样本对应的比对相似性损失函数的值返回至生成器，经训练后，得到图像分率提高模型的生成器。上述方案可用于从低分辨率图像生成高分辨率图像，利用生成的高分辨率图像识别的正确率提升。

主权项：1.一种图像分辨率提高模型的生成方法，其特征在于，包括：将低分辨图像样本输入生成器，得到对应于所述低分辨图像样本的生成高分辨图像；将所述生成高分辨图像输入判别器，得到将所述生成高分辨图像判别为真实图像的概率；根据将所述生成高分辨图像判别为真实图像的概率计算使所述生成器对抗所述判别器的对抗损失函数的值；从所述生成高分辨图像、所述生成高分辨图像对应的真实高分辨图像、所述真实高分辨图像对应的类间高分辨图像、及所述真实高分辨图像对应的类内高分辨图像中选取图像，形成图像数量相同但构成方式不同的第一多元组样本和第二多元组样本；将所述第一多元组样本和所述第二多元组样本对应的所有图像输入至特征提取及比对分类器，以类内相似度大于类间相似度的原则进行计算，得到所述第一多元组样本对应的比对相似性损失函数的值和所述第二多元组样本对应的比对相似性损失函数的值；将所述对抗损失函数的值和所述第一多元组样本对应的比对相似性损失函数的值返回至所述生成器，以优化所述生成器的参数，以及将所述第二多元组样本对应的比对相似性损失函数的值返回至所述特征提取及比对分类器，以优化所述特征提取及比对分类器的参数；在利用优化参数后的所述生成器得到的对抗损失函数的值和利用优化参数后的所述特征提取及比对分类器得到的比对相似性损失函数的值达到设定要求的情况，根据优化参数后的所述生成器得到图像分辨率提高模型；其中，所述生成高分辨图像的分辨率、所述真实高分辨图像的分辨率、所述类间高分辨图像的分辨率、及所述类内高分辨图像的分辨率均大于所述低分辨图像样本的分辨率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京中科虹霸科技有限公司 模型生成方法、分辨率提高方法、图像识别方法及装置

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