[发明专利]使用联合深度学习模型进行图像分割的系统和方法有效
| 申请号： | 201780074980.1 | 申请日： | 2017-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN110036409B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 哈里哈兰·瑞维享卡;维韦卡·普拉巴卡尔·维迪雅;谢沙迪·史鲁文亚当;拉胡尔·文卡塔拉马尼;普拉撒度·苏达卡尔 | 申请（专利权）人： | 通用电气公司 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 侯颖媖;钱慰民 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种用于图像分割的方法，该方法包括接收输入图像(102)。该方法还包括获得具有三元组预测器(116,118,120)的深度学习模型(104)。此外，该方法包括通过三元组预测器((116,118,120)中的形状模型来处理输入图像，以生成分割形状图像(110)。此外，该方法包括经由显示单元(128)呈现分割形状图像。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 联合 深度 学习 模型 进行 图像 分割 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种方法，包括：接收输入图像；获得包含三元组预测器的深度学习模型；通过所述三元组预测器中的形状模型来处理所述输入图像以生成分割形状图像；以及经由显示单元呈现所述分割形状图像。
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