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申请/专利权人：上海人工智能创新中心
摘要：本发明涉及一种基于视觉语言模型的真实场景恶劣天气图像复原方法，采用一种新型的基于半监督和教师‑学生网络的图像复原框架，利用视觉语言模型来增强真实世界恶劣天气条件下的图像复原性能。与现有技术相比，本发明的直接利用真实世界图像作为未标记数据，通过视觉语言模型提供的监督信号来训练图像恢复模型。这不仅解决了域差异的问题，还通过评估图像的清晰度和语义信息，提升了图像恢复的准确性和效果。本发明还引入了一种有效的训练策略，减轻了计算负担，并通过定性和定量比较展示了本方法在真实世界恶劣天气图像恢复方面相比现有技术的优越性。
主权项：1.一种基于视觉语言模型的真实场景恶劣天气图像复原方法，其特征在于，利用预训练好的图像复原框架对输入的图像进行处理，实现图像的复原，其中，所述图像复原框架的训练过程包括：获取带有标签的恶劣天气图像样本并输入学生网络中，基于复原后的图像以及对应的标签，计算监督损失；获取无标签的恶劣天气图像样本并分别输入教师网络和所述学生网络中，基于所述学生网络复原后的图像，利用视觉语言模型进行可见度评价，基于伪标签和所述学生网络复原后的图像，计算伪标签损失，基于所述学生网络复原后的图像，利用预训练好的CLIP模型计算对应的图像嵌入，基于所述图像嵌入与预设的晴朗天气提示向量的文本嵌入计算天气提示学习损失，基于所述学生网络复原后的图像，以及预设的无标签的恶劣天气图像样本在良好天气条件下的场景描述，计算语义正则化损失，计算用于将学生网络复原后的图像、伪标签以及无标签的恶劣天气图像样本对齐的特征相似度损失；基于所述监督损失、伪标签损失、天气提示学习损失、语义正则化损失和特征相似度损失，计算综合损失，实现图像复原框架的训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海人工智能创新中心 一种基于视觉语言模型的真实场景恶劣天气图像复原方法
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