一种基于局部空间转换网络的实时目标编辑方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于局部空间转换网络的实时目标编辑方法，首先获取高分辨率图像并制作训练数据集和测试数据集，然后通过掩码转换网络获取目标掩码的仿射变换矩阵，并实现目标图像的采样再使用空洞修复网络修复图像空洞，最后通过获得的数据集训练并测试掩码转换网络和空洞修复网络。本发明MTN专注于掩码学习，可使用与业务无关的数据集训练网络模型，降低了构建数据集的成本和模型的训练成本，完成目标编辑任务的同时解决了传统深度学习方法中图像空洞的出现问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于局部空间转换网络的实时目标编辑方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299588A
申请号 ：
CN202111654265.X
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
戴国骏项雷雷周文晖张桦张灵均苟若芸
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
代理机构 ：
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
朱月芬
优先权 ：
CN202111654265.X
主分类号 ：
G06V40/16
IPC分类号 ：
G06V40/16 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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