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公开(公告)号:CN112927136B
公开(公告)日:2022-05-10
申请号:CN202110244689.2
申请日:2021-03-05
申请人: 江苏实达迪美数据处理有限公司
摘要: 本发明涉及一种基于卷积神经网络域适应的图像缩小方法及系统,该方法包括以下步骤:步骤S1:对原始高分辨率的矢量图图像和位图图像进行预处理,得到用于训练的矢量图图像块和位图图像块,组成图像块数据集;步骤S2:构建域适应模块与特征重构模块;步骤S3:构建特征缩小模块,结合域适应模块与特征重构模块,构成图像缩小网络;步骤S4:构建图像缩小网络的损失函数;步骤S5:使用图像块数据集训练图像缩小网络,得到训练好的图像缩小网络;步骤S6:将原始高分辨率的测试位图图像输入到训练好的图像缩小网络,经过域适应模块和特征缩小模块,预测其缩小后的图像。该方法及系统有利于提高图像缩小后小图的质量。
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公开(公告)号:CN112927136A
公开(公告)日:2021-06-08
申请号:CN202110244689.2
申请日:2021-03-05
申请人: 江苏实达迪美数据处理有限公司
摘要: 本发明涉及一种基于卷积神经网络域适应的图像缩小方法及系统,该方法包括以下步骤:步骤S1:对原始高分辨率的矢量图图像和位图图像进行预处理,得到用于训练的矢量图图像块和位图图像块,组成图像块数据集;步骤S2:构建域适应模块与特征重构模块;步骤S3:构建特征缩小模块,结合域适应模块与特征重构模块,构成图像缩小网络;步骤S4:构建图像缩小网络的损失函数;步骤S5:使用图像块数据集训练图像缩小网络,得到训练好的图像缩小网络;步骤S6:将原始高分辨率的测试位图图像输入到训练好的图像缩小网络,经过域适应模块和特征缩小模块,预测其缩小后的图像。该方法及系统有利于提高图像缩小后小图的质量。
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公开(公告)号:CN109600217A
公开(公告)日:2019-04-09
申请号:CN201910051056.2
申请日:2019-01-18
申请人: 江苏实达迪美数据处理有限公司
IPC分类号: H04L9/06
摘要: 本发明涉及一种在并行操作模式中优化SM4加密和解密的方法及处理器,本方法包括:将一组k个固定大小且连续数据块分别存储在对应数量的寄存器中,且k的取值不小于SM4轮指令所需周期数L;在k个连续数据块的集合上执行SM4轮操作序列,并且在SM4轮次期间并行地对该组数据块执行SM4轮操作序列;即按照每个处理周期处理一个数据块的速率以流水线方式将SM4轮指令依次分派给各数据块。
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