一种超分辨率图像重建模型的训练方法及装置

    公开(公告)号:CN116703715A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202210167704.2

    申请日:2022-02-23

    IPC分类号: G06T3/40 G06N3/0475 G06N3/094

    摘要: 本申请公开一种超分辨率图像重建模型的训练方法及装置,该方法包括:获取训练数据集;训练数据集包括图像对,图像对包括第一图像及其对应的第二图像,第一图像的分辨率大于第二图像的分辨率;将第二图像输入超分辨率图像重建模型,得到第三图像;基于第一图像与第三图像定义损失函数;当不满足训练停止条件时,基于损失函数调整超分辨率图像重建模型的模型参数;当满足训练停止条件时,得到训练好的超分辨率图像重建模型。如此,利用第一图像及其对应的第二图像,对超分辨率图像重建模型进行训练,使得重建出分辨率更高的图像,相对于通过改良硬件设施来提高图像分辨率,大大降低训练成本,极大缩短训练时长,且具备一定提升空间。

    数据处理方法及装置
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116521051A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202210068321.X

    申请日:2022-01-20

    IPC分类号: G06F3/06 G06F16/27

    摘要: 本申请提供一种数据处理方法及装置,涉及区块链技术领域。该方法包括:将目标联盟链上的目标数据分片存储在不同的数据片区,并确定数据片区的片区编号;根据预设迁移规则,确定目标联盟链的节点编号与片区编号的编号映射表;根据编号映射表,确定片区编号对应的目标节点编号;将片区编号对应的分片数据,迁移至目标节点编号对应的数据片区;其中,数据片区与目标联盟链的节点一一对应。本申请实施例提供的数据处理方法及装置,通过将目标数据分片存储在不同的节点,使得攻击者攻破单一节点无法获取全量账本数据,对分片后的数据进行迁移,使得攻击者无法得知某条关键链上数据存储在哪个节点上,从而提高联盟链架构区块链节点数据访问安全性。