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专利名称：使用深层神经网络进行图像处理的系统和方法专利类型：发明专利
发明人：艾利克斯·莱文什坦,常诚,艾德蒙·彭,埃琳娜·克泽勒,
文章志·郭,艾瑞克·埃尔莫斯尼诺,蒋若为,帕汉姆·阿拉比
申请号：CN201880069485.6申请日：20181024公开号：CN111448581A公开日：20200724
摘要：一种在移动设备上实现深度学习以提供用于实时处理视频，例如对头发着色，的卷积神经网络(CNN)的系统和方法。使用CNN对图像进行处理以定义头发像素的相应头发蒙版。在调整像素值时，如改变颜色、照明、纹理等时，可使用相应的物体蒙版来确定要调整的像素。该CNN可包括针对图像分类(预先训练)的适于产生分割掩膜的网络。可针对图像分割来训练该卷积神经网络(例如使用粗略分割数据训练)，以最大限度地减少掩膜‑图像梯度一致性损失。该CNN还可在编码器级与解码器级的相应层之间使用跳跃连接，其中编码器中的包含高分辨率但弱的特征的较浅层与较深解码器层的低分辨率但强的特征相结合。
申请人：巴黎欧莱雅公司
地址：法国巴黎
国籍：FR
代理机构：北京泛华伟业知识产权代理有限公司
代理人：徐舒
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