一种图像质量检测的数据生成方法
基本信息
| 申请号 | CN202010750951.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111626409A | 公开（公告）日 | 2020-09-04 |
| 申请公布号 | CN111626409A | 申请公布日 | 2020-09-04 |
| 分类号 | G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王逸飞 | 申请（专利权）人 | 江西高创保安服务技术有限公司 |
| 代理机构 | 广东大篆律师事务所 | 代理人 | 江西高创保安服务技术有限公司 |
| 地址 | 330096 江西省南昌市艾溪湖北路绿地玫瑰城101智慧大厦2楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开一种图像质量检测的数据生成方法，具体为：第一：基于无监督学习的深度卷积神经网络，在于训练深度卷积神经网络，实现对输入图像的等级判断；第二：基于有监督学习的深度卷积神经网络，确定输入图像的目标函数；第三：图像检测，将需要检测的图像输入到目标函数，获取得到最终的图像质量输出结果。本发明打破了传统方法非常依赖训练数据集的限制，可最大程度上的解压模型训练时，数据不足导致模型过拟合、数据评估不准确，过于主观的问题。 |
