一種圖像質(zhì)量檢測的數(shù)據(jù)生成方法
基本信息
申請?zhí)?/td> | CN202010750951.6 | 申請日 | - |
公開(公告)號 | CN111626409A | 公開(公告)日 | 2020-09-04 |
申請公布號 | CN111626409A | 申請公布日 | 2020-09-04 |
分類號 | G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00 | 分類 | 計算;推算;計數(shù); |
發(fā)明人 | 王逸飛 | 申請(專利權(quán))人 | 江西高創(chuàng)保安服務(wù)技術(shù)有限公司 |
代理機構(gòu) | 廣東大篆律師事務(wù)所 | 代理人 | 江西高創(chuàng)保安服務(wù)技術(shù)有限公司 |
地址 | 330096 江西省南昌市艾溪湖北路綠地玫瑰城101智慧大廈2樓 | ||
法律狀態(tài) | - |
摘要
摘要 | 本發(fā)明公開一種圖像質(zhì)量檢測的數(shù)據(jù)生成方法,具體為:第一:基于無監(jiān)督學習的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在于訓練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)對輸入圖像的等級判斷;第二:基于有監(jiān)督學習的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),確定輸入圖像的目標函數(shù);第三:圖像檢測,將需要檢測的圖像輸入到目標函數(shù),獲取得到最終的圖像質(zhì)量輸出結(jié)果。本發(fā)明打破了傳統(tǒng)方法非常依賴訓練數(shù)據(jù)集的限制,可最大程度上的解壓模型訓練時,數(shù)據(jù)不足導致模型過擬合、數(shù)據(jù)評估不準確,過于主觀的問題。 |
