【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉、图像处理和嵌入式计算系统，特别是一种嵌入式智能加速器的图像反射消除方法及装置。
技术介绍
1、在计算机视觉领域，图像反射消除是一个关键的研究方向，它对于提高图像质量和计算机视觉任务的准确性至关重要。现有技术主要依赖于卷积神经网络(cnns)架构，这些方法通常基于一系列关于反射特性的先验假设，例如反射的模糊特性、由厚重玻璃产生的幽灵般的映像线索，以及反射与透射成像之间的焦距差异。这些方法在特定条件下取得了一定的成效，但它们在处理现实真实世界场景中的复杂反射时遇到了一些困难。例如，现有技术可能无法准确处理薄玻璃表面的反射，或者在多种不同类型反射的场景中表现出不一致的性能。现有的图像反射消除方法，虽然在某些方面取得了进展，但它们在彻底去除各种真实世界场景中的反射方面仍然面临挑战。这些方法的局限性主要在于它们对于反射特性的假设过于简化，无法适应现实世界的多样性和复杂性，以及卷积神经网络自身感受野范围受限的问题。此外，这些方法在计算资源消耗方面也存在不足，会耗费大量的gpu算力资源。
技术实现
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1.一种嵌入式智能加速器的图像反射消除方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的嵌入式智能加速器的图像反射消除方法，其特征在于，该反射消除模型包括卷积层和DereflectFormer层；该DereflectFormer模块由Block构成，该Block包含窗口化多头自注意力机制层和深度多激活函数前馈层；
3.如权利要求1所述的嵌入式智能加速器的图像反射消除方法，其特征在于，该训练数据准备步骤包括：
4.如权利要求1所述的嵌入式智能加速器的图像反射消除方法，其特征在于，该智能AI芯片平台为寒武纪MLU平台；该模型训练步骤包括：...
【技术特征摘要】
1.一种嵌入式智能加速器的图像反射消除方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的嵌入式智能加速器的图像反射消除方法，其特征在于，该反射消除模型包括卷积层和dereflectformer层；该dereflectformer模块由block构成，该block包含窗口化多头自注意力机制层和深度多激活函数前馈层；
3.如权利要求1所述的嵌入式智能加速器的图像反射消除方法，其特征在于，该训练数据准备步骤包括：
4.如权利要求1所述的嵌入式智能加速器的图像反射消除方法，其特征在于，该智能ai芯片平台为寒武纪mlu平台；该模型训练步骤包括：在该智能ai芯片平台上并行训练该反射消除模型时，通过模型量化和算子优化，提高该反射消除模型在智能ai芯片平台上的推理速度和效率。
5.一种嵌入式智能加速器的图像反射消除装置，其特征在于，包括：
6.如权利要求5所述的嵌入式智...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏傲，张韩宾，赵二虎，
申请(专利权)人：上海处理器技术创新中心，
类型：发明
国别省市：
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