【技术实现步骤摘要】
一种带有反馈机制的深度学习摄影图像增强系统
本专利技术涉及深度学习与图像处理的
，特别是涉及一种带有反馈机制的深度学习摄影图像增强系统。
技术介绍
众所周知，现有的基于深度学习的图像增强系统,都是不具有反馈机制的，即无法从用户的使用过程中获取用户的准确反馈(即用户实际期望的图像数据),而只能凭借用户的文字表达,自行对数据集做出修正,这无疑是低效且误差很大的一种方式。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提供一种带有反馈机制的深度学习摄影图像增强系统，在使用深度学习技术对图片进行增强处理的同时,构造了一个反馈机制,使得深度学习模型能够不断通过反馈数据的训练提升自身性能。本专利技术的一种带有反馈机制的深度学习摄影图像增强系统，包括图像输入模块、基于深度学习的FCN图像增强模块、手动调整模块以及数据云存储模块。本专利技术的一种带有反馈机制的深度学习摄影图像增强系统，所述图像输入模块中图片种类包括风光、夜景、人像、人文、HDR等。本专利技术的一种带有反馈机制的深度学习摄影图像...
【技术保护点】
1.一种带有反馈机制的深度学习摄影图像增强系统，其特征在于，包括图像输入模块、基于深度学习的FCN图像增强模块、手动调整模块以及数据云存储模块。/n
【技术特征摘要】
1.一种带有反馈机制的深度学习摄影图像增强系统，其特征在于，包括图像输入模块、基于深度学习的FCN图像增强模块、手动调整模块以及数据云存储模块。
2.如权利要求1所述的一种带有反馈机制的深度学习摄影图像增强系统，其特征在于，所述图像输入模块中图片种类包括风光、夜景、人像、人文、HDR等。
3.如权利要求2所述的一种带有反馈机制的深度学习摄影图像增强系统，其特征在于，所述图像输入模块与基于深度学习的FCN图像增强模块之间的通信方式有两种：
方式一：将待增强的图像或图像URL链接以及输入图片的种类通过HTTPPOST的方式发送给部署在服务器端的基于深度学习的FCN图像增强模块；
方式二：将待增强的图像直接发送给部署在本地设备上的基于深度学习的FCN图像增强模块。
4.如权利要求1所述的一种带有反馈机制的深度学习摄影图像增强系统，其特征在于，所述基于深度学习的FCN图像增强模块可以部署在本地设备，也可以部署在服务器端，具有从URL链接下载图片的能力，并包含多个全卷积神经网络用做图像增强，每个种类分别有一个全卷积神经网络模型。
5.如权利要求4所述的一种带有反馈机制的深度学习摄影图像增强系统，其特征在于，所述基于深度学习的FCN图像增强模块中的全卷积神经网络，其网络结构中不含有全连接层,从而不需要...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆艺夫，魏玉明，胡辉兵，
申请(专利权)人：极智视觉科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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