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[发明专利]文本检测模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202211423572.1在审
发明人：陈鹏宇;张斌;赵逸如;张玉琦;李捷 -专利权人：上海浦东发展银行股份有限公司
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：所述方法包括：获取图像样本集，图像样本集包括至少一个图像样本；通过参考模型获取图像样本的第一特征图以及第一预测结果；通过待训练模型获取图像样本的第二特征图以及第二预测结果；基于第一特征图和第二特征图，确定图像样本的相似度损失；根据第一预测结果和第二预测结果，确定图像样本的像素级损失；根据第二预测结果以及图像样本的标注结果，确定图像样本的真值损失；基于相似度损失、像素级损失以及真值损失，对待训练模型进行训练，得到文本检测模型
文本检测模型训练方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]图像样本标注和管理方法及设备-CN201811621390.9在审
发明人：洪鹏;吴颖谦;蒋慧涛;张燕昆 -专利权人：斑马网络技术有限公司
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种图像样本标注和管理方法及设备，该方法包括：根据接收到的图像标注指令，完成对目标图像的图像样本标注；根据样本属性值对所述目标图像中标注后的图像样本进行分类保存，所述样本属性值根据样本尺寸、位置及属性确定；根据接收到的样本管理指令，对分类保存后的图像样本进行样本查询、样本增删改和样本导出中的一种或多种。本实施例提供的方法能够对图像样本进行自动采集，解决手动取点工作量大，效率低的问题，同时实现图像样本数据的科学化管理，满足不同训练任务对图像样本的不同需求。
图像样本标注样本分类保存目标图像样本属性图像样本数据指令科学化管理属性确定图像标注样本查询样本管理自动采集导出取点工作量管理

[发明专利]基于深度学习语义信息的遥感影像描述方法-CN202310423719.5在审
发明人：姚乐乐;钟选明;董怡泽;高建威;孙弋舒;王超 -专利权人：中国空间技术研究院
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及基于深度学习语义信息的遥感影像描述方法，所述方法包括：S100，获取包含预定目标的遥感影像样本数据，并建立目标特征库；S200，根据所述目标特征库构建目标样本模型；S300，获取包含所述预定目标的遥感影像测试数据；S400，定义所述遥感影像测试数据的语义和标准；S500，通过所述目标样本模型训练所述遥感影像测试数据，并实时更新所述目标样本模型形成新的目标模型；S600，根据所述目标模型输出待测遥感影像的语义和标准的判定结果本发明将天基数据进行语义描述和训练，在用户不打开遥感影像的情况下，就可以快速获取图像中目标切片相关信息，并确定是否需要对数据进行目视解译，可以很大程度提供情报生成效率及自动化程度。
基于深度学习语义信息遥感影像描述方法

[发明专利]活体检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202110562131.9有效
发明人：姚太平;张克越;丁守鸿;李季檩 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种活体检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质；本发明实施例在获取图像样本集合后，对图像样本集合中的图像样本进行分类，得到多个图像样本子集合，并采用图像样本子集合分别对预设检测模型进行训练，得到每一图像样本子集合对应的第一检测模型，采用第一检测模型提取出图像样本集合中图像样本的特征，得到每一第一检测模型对应的样本特征信息，并确定样本特征信息的关联权重，根据关联权重对样本特征信息进行融合，得到融合后样本特征信息，采用融合后样本特征信息和图像样本集合对预设检测模型进行训练，得到第二检测模型，并基于第二检测模型对待检测图像进行活体检测；该方案可以提升活体检测的准确率。
活体检测方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种实现图像识别的图像处理方法及装置、电子设备-CN201711008168.7有效
发明人：阮航 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-10-25 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V10/94 文献下载
摘要：本申请公开了一种实现图像识别的图像处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质，该方案采用分布式计算框架进行图像处理，包括：获取图像样本数据集；根据图像样本数据集中的样本数量以及分布式计算框架的计算节点数量，切分图像样本数据集，切分为一组的图像样本形成图像样本子块；分发图像样本子块至计算节点；由各个计算节点并行对自身负载的图像样本子块进行图像识别的样本训练，在各个计算节点上获得图像样本子块中每个图像样本对应的训练结果该方法通过将训练任务均衡负载至各个计算节点，由各个计算节点并行实现样本训练，从而大大提高了训练效率，减少了样本训练消耗的时间，适用于目前大数据背景下图像识别过程中的样本训练。
一种实现图像识别处理方法装置电子设备

[发明专利]用于标注图像样本的方法、设备及计算机可读介质-CN201811331782.1有效
发明人：曾仲杰 -专利权人：连尚（新昌）网络科技有限公司
申请日： 2018-11-09 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06F21/36 文献下载
摘要：本申请实施例公开了用于标注图像样本的方法、设备及计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：接收终端发送的验证码获取请求；基于验证码获取请求生成验证码，其中，验证码包括目标标签、被标注为目标标签的第一图像样本、被标注为目标标签的第二图像样本和未被标注为目标标签的第一图像样本，第一图像样本为已确定标签的图像样本，第二图像样本为待确定标签的图像样本，第二图像样本的标签为初始标签；向终端发送验证码。该实施方式采用将用户验证与样本标注相结合的方式，可以有效地节约人力成本，以及有助于提高样本标注的准确度。
用于标注图像样本方法设备计算机可读介质

[发明专利]模型训练方法、人脸识别方法、装置、设备、介质及产品-CN202111531367.2在审
发明人：郑明悟;黄迪;杨鸿宇;邱迪;甄成;陈新华;闫鹏飞;韩浩;魏晓林 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：该方法包括：获取至少一组人脸图像样本，每一组人脸图像样本包括第一图像样本和第二图像样本，第二图像样本是对第一图像样本扩增后得到的样本；通过识别网络从第一图像样本中提取出第一人脸特征；以及通过特征增强网络对第二图像样本进行人脸特征增强处理，得到增强后的图像样本；通过识别网络从增强后的图像样本中提取出第二人脸特征；基于第一人脸特征与第二人脸特征之间的特征误差，调整特征增强网络的网络参数，得到训练完成的人脸识别模型。
模型训练方法识别装置设备介质产品

[发明专利]基于YOLOX网络的遥感影像点状独立房检测方法及系统-CN202310624740.1在审
发明人：芮杰;李美霖;刘智;金飞;林雨准;王淑香;左溪冰;霍爱梅;马莉 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及遥感影像目标识别技术领域，特别涉及一种基于YOLOX网络的遥感影像点状独立房检测方法及系统，对收集的点状独立房影像数据集中的农村或山区居民地区域单体建筑房屋进行标签标注，并通过样本增强方式扩充，得到点状独立房影像样本集；基于YOLOX网络构建点状独立房目标检测模型，并建立模型训练的目标损失函数；利用样本集并目标损失函数对目标检测模型进行训练，得到训练后的目标检测模型；将待检测的遥感影像数据输入至训练后的目标检测模型，利用训练后的目标检测模型获取遥感影像单体建筑房屋目标。本发明可提升多尺度特征识别和细粒度特征表达能力，在点状独立房等分布零散且小尺度的地物目标遥感影像检测具有一定的通用性。
基于 yolox 网络遥感影像独立检测方法系统

[发明专利]一种结合四边形检测和深度学习的船舱定位方法及系统-CN202210758279.4在审
发明人：孙世伟;韩杰 -专利权人：上海伟视清数字技术有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供一种结合四边形检测和深度学习的船舱定位方法及系统，包括构建船只类型库；构建船只图像样本库，图像样本包含:船只位置、类型和船舱位置的真值；构建YOLO卷积神经网络，对图像样本库进行模型训练，得到船只目标的训练结果模型；输入卸船机相机影像数据，利用训练结果模型预测检测船只类型、船只边界框以及船舱边界框；利用船舱边界框信息来进行船舱四边形检测，得到更准确的船舱边界框，实现对船舱边界框的准确定位。
一种结合四边形检测深度学习船舱定位方法系统

[发明专利]数据筛选方法、数据筛选装置、电子设备及存储介质-CN202210510328.2在审
发明人：司世景;王健宗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：获取原始标签数据，包括标注有原始纯净标签的纯净图像样本和标注有原始噪声标签的噪声图像样本；通过掩码网络对纯净图像样本和噪声图像样本进行样本过滤处理，得到初始图像样本；通过残差网络对初始图像样本进行特征提取，得到初始样本特征图；对初始样本特征图进行特征映射处理和分类得分计算，得到噪声标签分类值；对初始样本特征图进行特征映射处理，得到纯净标签特征和分类得分计算，得到纯净标签分类值；根据噪声标签分类值和纯净标签分类值对初始图像样本进行样本筛选处理，得到目标图像样本。
数据筛选方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种图像分类模型训练方法、图像分类方法、装置及计算设备-CN202010114941.3在审
发明人：张恩伟;蒋忻洋;孙星;余宗桥;彭湃;郭晓威;黄小明;黄飞跃;吴永坚 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，提供一种图像分类模型训练方法、图像分类方法、装置及计算设备，用于提高训练出的模型针对困难样本的处理能力。该方法包括：基于第一图像样本集训练图像预测模型；基于图像预测模型获得第二图像样本集中每个第二图像样本的难易度估计值，每个第二图像样本具有目标分类标签；基于第二图像样本集训练第一图像分类模型，直到第一图像分类模型的训练损失满足目标损失，获得第二图像分类模型；第一图像分类模型的训练损失是对第二图像样本集中各个第二图像样本的分类损失进行加权获得的，每个第二图像样本的分类损失对应的加权权重是根据每个第二图像样本的难易度估计值确定的。
一种图像分类模型训练方法装置计算设备

[发明专利]物体检测模型训练方法、物体检测方法、装置和设备-CN202211031106.9在审
发明人：程大治 -专利权人：北京小马慧行科技有限公司
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：物体检测模型训练方法包括：根据图像样本的样本标签计算图像样本的静态权值，以及获取图像样本初始化的动态权值，以根据静态权值和动态权值计算图像样本的选择权值；将图像样本集合中选择权值满足预设条件的图像样本作为当前图像样本，并将当前图像样本输入初始模型，得到初始模型输出的检测结果；根据检测结果对当前图像样本对应的动态权值进行更新，以及根据检测结果对初始模型的模型参数进行迭代更新，得到训练后的物体检测模型，提高了物体检测模型的训练效率以及学习效果
物体检测模型训练方法装置设备

[发明专利]图像分割模型确定方法以及图像分割方法-CN202211386108.X在审
发明人：许敏丰;郭恒;张剑锋 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了图像分割模型确定方法以及图像分割方法，其中，图像分割模型确定方法包括确定包含目标对象的第一图像样本集以及第二图像样本集；根据第一图像样本集中的第一图像样本，确定特征提取模型；将第二图像样本输入特征提取模型，获得第二图像样本的第二特征图像；根据第二特征图像以及样本标签，确定图像分割模型。该方法通过无标签的第一图像样本集，训练可以实现多尺度图像特征提取的特征提取模型，使得该特征提取模型可以学习第一图像样本的丰富的、高级语义信息；然后再将该特征提取模型作为特征提取器，结合少量的有标签的第二图像样本集
图像分割模型确定方法以及

[发明专利]中医数据的多标签分析技术-CN202010541835.3在审
发明人：王勇;王瑞;孟玺 -专利权人：山东搜搜中医信息科技有限公司
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G16H30/00 文献下载
摘要：中医数据的多标签分析技术，包括以下具体步骤：S1、收集中医图像数据信息得到样本数据集；S2、对样本数据集中的每个样本图像进行处理得到多组图像样本；S3、将样本数据集中每个样本图像标注的病例标签进行多标签处理，得到多标签训练样本集；S4、通过多组图像样本和多标签训练样本集对卷积神经网络进行训练，得到卷积神经网络病例模型；S5、在卷积神经网络病例模型中根据样本数据集A中的每个样本图像与多标签训练样本集C的对应关系，构建样本图像与标签组的视觉相似邻引索；S6、将获取的待分析中医图像数据信息输入卷积神经网络病例模型，获得对应待分析中医图像数据信息的病例数据。本发明能提高对中吸医影像数据诊断的效率。
中医数据标签分析技术

[发明专利]一种模型训练的方法、图像识别的方法以及相关装置-CN201911203485.3在审
发明人：王泽宇;陈雅静;朱展图;郭权乐 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练的方法、图像识别的方法以及相关装置，提供了一种对人脸图像去除眼镜的自编码器，由于自编码器是基于未佩戴眼镜的图像样本集合训练得的，通过自编码器得到的摘除眼镜后的人脸图像还原度较高，本申请方法包括：获取第一图像样本集合，并根据第一图像样本集合生成第二图像样本集合，其中，第一图像样本集合中的第一图像样本包括未佩戴眼镜的对象，第二图像样本集合中的第二图像样本包括已佩戴眼镜的对象；基于第二图像样本集合，通过待训练自编码器获取预测图像集合；基于预测图像集合以及第一图像样本集合，对待训练自编码器进行训练，得到自编码器。
一种模型训练方法图像识别以及相关装置

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