技术特征：
技术总结
本发明实施例公开了一种多任务图像重建方法、装置、设备和介质。该方法包括：获取图像训练样本集；将所述图像训练样本集输入多任务图像重建模型，进行模型训练。在模型中设立残差学习网络分支，同时对分支输出的结果全部纳入到网络的损失函数进行约束，改善了现有技术通过同一残差信号对不同的退化模型进行表达的缺陷，通过网络结构适应退化模型的方式，提升复合场景图像重建的效果，并进一步通过低层参数共享的方式减小网络大小，提升网络性能。
技术研发人员：邹超洋
受保护的技术使用者：广州视源电子科技股份有限公司
技术研发日：2018.08.16
技术公布日：2019.01.11