公开(公告)号：CN116664456A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310960223.1

申请日：2023-08-02

Applicant: 暨南大学

Inventor： 魏凯敏 ,  钱进 ,  吴永东 ,  翁健 ,  冯丙文 ,  鲍焕

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/098 ,  G06T5/50 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提出一种基于梯度信息的图片重建方法、系统及电子设备，包括：获取联邦学习中的图片分类模型，及其原始真实图片的真实梯度信息；基于所述真实梯度信息和图片分类模型，获取虚拟图片、标签信息和虚拟梯度信息；获取所述真实梯度信息与所述虚拟梯度信息之间的损失值；基于所述损失值对虚拟图片进行迭代优化，获取重建的图像。本发明基于梯度信息可重建出高质量的图片，重建的虚拟图片与原始真实图片之间的PSNR值达到25.6至33.8之间。

公开(公告)号：CN116664456B

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310960223.1

申请日：2023-08-02

Applicant: 暨南大学

Inventor： 魏凯敏 ,  钱进 ,  吴永东 ,  翁健 ,  冯丙文 ,  鲍焕

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/098 ,  G06T5/50 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提出一种基于梯度信息的图片重建方法、系统及电子设备，包括：获取联邦学习中的图片分类模型，及其原始真实图片的真实梯度信息；基于所述真实梯度信息和图片分类模型，获取虚拟图片、标签信息和虚拟梯度信息；获取所述真实梯度信息与所述虚拟梯度信息之间的损失值；基于所述损失值对虚拟图片进行迭代优化，获取重建的图像。本发明基于梯度信息可重建出高质量的图片，重建的虚拟图片与原始真实图片之间的PSNR值达到25.6至33.8之间。