[发明专利]用于视觉任务预测的方法、设备和计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 202010806369.7 申请日: 2020-08-12
公开(公告)号: CN114078086A 公开(公告)日: 2022-02-22
发明(设计)人: 孙利;张明捷;孙俊;汪留安;周嵘 申请(专利权)人: 富士通株式会社
主分类号: G06T3/40 分类号: G06T3/40;G06V20/13
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 康建峰;陈炜
地址: 日本神*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 用于 视觉 任务 预测 方法 设备 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种用于视觉任务预测的方法,包括:

合成第一图像和第二图像以获得多个合成图像,每个合成图像是基于所述第二图像所覆盖的所有频带中的一个频带得到的,其中,所述第一图像的空间分辨率高于所述第二图像的空间分辨率,并且所述第一图像的光谱分辨率低于所述第二图像的光谱分辨率;

在与所述所有频带中的任意N个频带组合相对应的合成图像组合之中,确定在已经针对所述第一图像训练的代理模型上性能最好的一个或更多个合成图像组合,其中,N是大于或等于2的整数,以及其中,所述N个频带分别对应于所述第一图像的N个通道;以及

使用基于所述第一图像训练的视觉任务预测模型来从所确定的一个或更多个合成图像组合之中选择在目标视觉任务上表现最优的合成图像组合用于执行视觉任务。

2.根据权利要求1所述的方法,还包括用所述一个或更多个合成图像组合、或者与所述一个或更多个合成图像组合具有相似的目标视觉任务和相近的图像内容和参数的特定合成图像来训练所述视觉任务预测模型,并且使用训练后的视觉任务预测模型来选择在目标视觉任务上表现最优的合成图像组合。

3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述视觉任务预测模型还利用已经针对所述第一图像训练的预训练参数而被训练。

4.根据权利要求1所述的方法,其中,确定在已经针对所述第一图像训练的代理模型上性能最好的一个或更多个合成图像组合包括:

将所有合成图像中的任一合成图像选择为对应于所述N个通道中的一个通道;

基于与所述一个通道相对应的合成图像,利用所述代理模型来以递归的方式逐个确定与所述N个通道中的其他通道分别对应的合成图像;和

基于所确定的与所述其他通道分别对应的合成图像,利用所述代理模型再次确定与所述一个通道相对应的新的合成图像。

5.根据权利要求4所述的方法,其中,利用所述代理模型来确定所述N个通道各自的对应合成图像还包括基于所述N个通道各自的调整参数的值来确定所述N个通道各自的对应合成图像,以及其中,所述调整参数的值基于最终确定的所述N个通道各自的对应合成图像、利用所述代理模型而被调整。

6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述调整参数包括:加权、均衡化以及扩展步长。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,其中,确定已经在针对所述第一图像训练的代理模型上性能最好的一个或更多个合成图像组合还包括从所述多个合成图像中去除与所述所有频带中的噪声过大的频带相对应的合成图像。

8.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,其中,所述视觉任务预测模型包括两分支骨干网,并且其中,所述方法还包括将所确定的一个或更多个合成图像组合和所述第一图像分别输入所述两分支骨干网中的每个分支来执行视觉任务。

9.一种用于视觉任务预测的设备,包括:

合成装置,其被配置成合成第一图像和第二图像以获得多个合成图像,每个合成图像是基于所述第二图像所覆盖的所有频带中的一个频带得到的,其中,所述第一图像的空间分辨率高于所述第二图像的空间分辨率,并且所述第一图像的光谱分辨率低于所述第二图像的光谱分辨率;

确定装置,其被配置成在与所述所有频带中的任意N个频带组合相对应的合成图像组合之中,确定在已经针对所述第一图像训练的代理模型上性能最好的一个或更多个合成图像组合,其中,N是大于或等于2的整数,以及其中,所述N个频带分别对应于所述第一图像的N个通道;以及

选择装置,其被配置成使用基于所述第一图像训练的视觉任务预测模型来从所确定的一个或更多个合成图像组合之中选择在目标视觉任务上表现最优的合成图像组合用于执行视觉任务。

10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有能够由处理器运行来执行以下操作的程序:

合成第一图像和第二图像以获得多个合成图像,每个合成图像是基于所述第二图像所覆盖的所有频带中的一个频带得到的,其中,所述第一图像的空间分辨率高于所述第二图像的空间分辨率,并且所述第一图像的光谱分辨率低于所述第二图像的光谱分辨率;

在与所述所有频带中的任意N个频带组合相对应的合成图像组合之中,确定在已经针对所述第一图像训练的代理模型上性能最好的一个或更多个合成图像组合,其中,N是大于或等于2的整数,以及其中,所述N个频带分别对应于所述第一图像的N个通道;以及

使用基于所述第一图像训练的视觉任务预测模型来从所确定的一个或更多个合成图像组合之中选择在目标视觉任务上表现最优的合成图像组合用于执行视觉任务。

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