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基于PyTorch的图像修复技术研究
文献摘要：
图像修复技术是利用计算机技术将图像中的多余部分去除或者填补图像中的缺失部分,该技术广泛应用于医学图像处理、文物修复、人脸识别等领域.早期的图像修复技术在小区域缺失图像处理中取得了良好的效果,但面对大区域缺失图像,修复效果往往不够理想.随着深度学习、人工智能技术的发展,深度学习技术为图像修复提供了新的解决方案.文中重点介绍了基于深度学习的图像修复模型,以PyTorch深度学习框架为基础,以PASCAL VOC2012数据集为实验对象.实验表明,基于深度学习的图像修复模型在图像修复问题上取得了良好效果.
文献关键词：
PyTorch;图像修复;深度学习;人工智能;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
贺丹
作者机构：
东莞理工学院城市学院,广东东莞523000
文献出处：
引用格式：
[1]贺丹-.基于PyTorch的图像修复技术研究)[J].电脑知识与技术,2022(09):75-77
A类：
B类：
PyTorch,图像修复技术,利用计算机,计算机技术,多余,余部,分去,补图,医学图像处理,文物修复,人脸识别,小区域,大区域,修复效果,深度学习技术,深度学习框架,PASCAL,VOC2012,集为,实验对象,良好效果
AB值：
0.359215
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