发明 一种基于多尺度多粒度特征解耦的图像重构方法及系统 特价15
数字图像处理 人工智能 机器视觉 计算机视觉 视频处理 图像增强 图像编码 图像压缩 图像复原 图像 1人
G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
摘要：本发明属于图像领域，具体涉及一种基于多尺度多粒度特征解耦的图像重构方法及系统，包括提供一种深度隐变量特征解耦生成模型，模型包括编码器、隐空间特征解耦、分类模型和重构模型四个模块，利用编码器对图像进行编码，得到包含多粒度语义信息的深度隐变量；分类模型根据解耦后的深度隐变量包含的粗粒度信息，对图像的所属类别进行细化；重构模型对解耦后的深度隐变量进行解码，得到重构生成图像；本发明利用多尺度多粒度语义标签将深度隐变量生成模型的隐空间有监督的解耦成不同层次的语义类别的子空间，更好地学习到图像中不同粒度层次的语义信息，从而能更好地应用于生成任务。
