申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司

申请日：2020-06-05

公开（公告）日：2020-09-15

公开（公告）号：CN111667428A

主分类号：G06T5/00(20060101)

分类号：G06T5/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2020.10.13#实质审查的生效;2020.09.15#公开

摘要：本申请公开了基于自动搜索的噪声生成方法和装置，涉及人工智能深度学习和图像处理技术领域。具体方案为：基于指数族分布的参数和类型，构建包含多个初始分布噪声的噪声搜索空间；利用噪声搜索空间，迭代执行模型更新步骤，模型更新步骤包括：采用当前的初始生成模型处理各初始分布噪声，得到目标混合分布噪声；基于目标混合分布噪声和预设的无噪训练样本，生成有噪训练样本，训练预设的降噪模型；根据降噪模型的降噪评分，更新初始生成模型；响应于确定出更新后的初始生成模型满足预设条件，将初始生成模型确定为用于生成噪声的噪声生成模型，以生成噪声。该实现方式通过构建噪声搜索空间来训练噪声生成模型，从而使得生成的噪声更接近实际场景的噪声。

主权项：1.一种基于自动搜索的噪声生成方法，包括：基于指数族分布的参数和类型，构建包含多个初始分布噪声的噪声搜索空间；利用所述噪声搜索空间，迭代执行模型更新步骤以更新预设的初始生成模型，所述模型更新步骤包括：采用当前的初始生成模型处理各所述初始分布噪声，得到目标混合分布噪声，其中，所述初始生成模型用于表征所述初始分布噪声与所述目标混合分布噪声之间的对应关系；基于所述目标混合分布噪声和预设的无噪训练样本，生成有噪训练样本，训练预设的降噪模型，其中，所述降噪模型用于降低输入图像的噪声；根据所述降噪模型的降噪评分，更新所述初始生成模型，其中，所述降噪评分用于表征所述降噪模型对输入图像的降噪程度；响应于确定出更新后的初始生成模型满足预设条件，将所述初始生成模型确定为用于生成噪声的噪声生成模型，以生成噪声。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 基于自动搜索的噪声生成方法和装置

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