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PHOTO RELIGHTING USING DEEP NEURAL NETWORKS AND CONFIDENCE LEARNING

机译:使用深度神经网络和信心学习的照片致敬

摘要

Apparatus and methods related to applying lighting models to images of objects are provided. A neural network can be trained to apply a lighting model to an input image. The training of the neural network can utilize confidence learning that is based on light predictions and prediction confidence values associated with lighting of the input image. A computing device can receive an input image of an object and data about a particular lighting model to be applied to the input image. The computing device can determine an output image of the object by using the trained neural network to apply the particular lighting model to the input image of the object.
机译:提供了与将照明模型应用于物体图像的装置和方法。 可以训练神经网络以将照明模型应用于输入图像。 神经网络的训练可以利用基于光预测和与输入图像的照明相关的光预测和预测置信度值的置信度学习。 计算设备可以接收对象的输入图像和关于要应用于输入图像的特定照明模型的数据。 计算设备可以通过使用训练的神经网络来确定对象的输出图像,以将特定的照明模型应用于对象的输入图像。

著录项

  • 公开/公告号US2021264576A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-08-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GOOGLE LLC;

    申请/专利号US201917260364

  • 发明设计人 TIANCHENG SUN;YUN-TA TSAI;JONATHAN BARRON;

    申请日2019-04-01

  • 分类号G06T5;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 20:47:53

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