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[发明专利]增强的标准动态范围视频（SDR+）中的基于机器学习的动态合成-CN201980084720.1在审
发明人： H·卡杜;N·J·加德吉尔;苏冠铭 -专利权人：杜比实验室特许公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： H04N19/172 文献下载
摘要：接收包括训练SDR图像和对应的训练HDR图像的训练图像对。训练图像对中的每个训练图像对包括训练SDR图像和对应的训练HDR图像。训练图像对中的训练SDR图像和对应的训练HDR图像描绘相同的视觉内容但具有不同的光亮度动态范围。从训练图像对中的训练SDR图像中提取训练图像特征向量。训练图像特征向量用于训练后向整形元数据预测模型，该后向整形元数据预测模型用于预测用于将SDR图像后向整形为经映射HDR图像的后向整形映射的操作参数值。
增强标准动态范围视频 sdr 中的基于机器学习合成

[发明专利]图像处理网络的训练方法及装置、图像处理方法及装置-CN202110334694.2在审
发明人：孙亚楠;戴宇荣 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开关于一种图像处理网络的训练方法及装置、一种图像处理方法及装置。该图像处理网络的训练方法包括：获取训练图像和训练图像的三分图以及训练图像的阿尔法值；基于训练图像和训练图像的三分图获得训练图像的语义三分图，其中，语义三分图包含关于图像中各个不同区域的像素属于多个不同类别阿尔法模式的置信度的信息；基于训练图像、训练图像的三分图、训练图像的语义三分图以及训练图像的阿尔法值对所述图像处理网络进行训练。根据本公开的图像处理网络的训练方法及装置，可使得图像处理网络在训练时收敛的更好。根据本公开的图像处理方法及装置，可提高图像处理效果。
图像处理网络训练方法装置

[发明专利]图像检测模型的训练方法、图像检测方法及装置-CN202111056269.8在审
发明人：苏鹏 -专利权人：顺丰科技有限公司
申请日： 2021-09-09 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供一种图像检测模型的训练方法、图像检测方法及装置，该图像检测模型的训练方法包括：获取预设训练集，其中，预设训练集中包括多个第一训练图像；从预设训练集中获取多个图像集，其中，图像集包括至少两个第一训练图像，图像集的数量大于预设训练集中第一训练图像的数量；对各个图像集中的第一训练图像分别拼接，得到多个图像集对应的多个第二训练图像；基于多个第二训练图像对预设目标检测模型进行训练，得到图像检测模型。本申请提高了模型训练效果，从而提高了图像检测的准确率。
图像检测模型训练方法装置

[发明专利]图像类别识别模型的训练方法、图像检索方法及装置-CN202111017633.X有效
发明人：田峰;严灿祥;陈凯 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-09-01 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G06F16/63 文献下载
摘要：本公开关于一种图像类别识别模型的训练方法、图像检索方法及装置。该图像类别识别模型的训练方法包括：获取训练样本集，其中，训练样本集包括多个训练图像；确定多个训练图像包含的图像类别；基于多个训练图像包含的图像类别，确定每两种图像类别之间的距离，并将距离与预设阈值满足预设关系的每两种图像类别确定为各自的难例类别；基于难例类别，从多个训练图像中获取与难例类别对应的有效训练图像；基于有效训练图像以及有效训练图像对应的实际类别，对待训练的图像类别识别模型进行训练，得到训练好的图像类别识别模型。
图像类别识别模型训练方法检索装置

[发明专利]图像增强模型的训练、图像增强方法、装置和存储介质-CN201811183016.5有效
发明人：石世昌;黄飞 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-10-11 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像增强模型的训练、图像增强方法、装置和存储介质，所述图像增强模型的训练方法包括：获取第一训练图像集，所述第一训练图像集中的各个训练样本包括训练图像以及配对的目标图像；根据所述第一训练图像集的各个训练样本对初始图像增强模型进行有监督的模型训练，得到中间图像增强模型；获取第二训练图像集，所述第二训练图像集包括第一质量图像子集和第二质量图像子集；根据所述第二训练图像集对所述中间图像增强模型和判别网络模型进行对抗学习，采用无监督训练算法训练得到目标图像增强模型上述方法可以提高目标图像增强模型的图像增强效果。
图像增强模型训练方法装置存储介质

[发明专利]训练模型更新方法及相关设备-CN201911065343.5在审
发明人：李建文;陈显炉 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种训练模型更新方法及相关设备，其中，该方法包括：获取模板图像和训练模型所需的训练图像，该训练图像包括第一图像特征参数；根据模板图像和训练图像确定训练图像的第二图像特征参数，该第二图像特征参数的数量小于第一图像特征参数的数量；将第二图像特征参数输入所述训练模型以更新所述训练模型。本申请实施例通过模板图像确认训练模型所需的训练图像的图像特征参数，减小训练图像中与模板图像无关的图像特征参数，保证模型训练所需特征参数的相关性，以提高训练模型更新效率。
训练模型更新方法相关设备

[发明专利]表情识别模型训练方法、装置、设备和存储介质-CN201910427443.1在审
发明人：王丽杰 -专利权人：深圳壹账通智能科技有限公司
申请日： 2019-05-22 - 公布日： 2019-10-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，提供了表情识别模型训练方法、装置、设备和存储介质，方法包括：对原训练图像集合分别进行以下处理：降低原训练图像集合的分辨率，得到第一类训练图像集合；渲染原训练图像集合的背景光线，得到第二类训练图像集合；降低原训练图像集合的分辨率，并且渲染原训练图像集合的背景光线，得到第三类训练图像集合；通过原训练图像集合、第一类训练图像集合、第二类训练图像集合所述第三类训练图像集合训练表情识别模型通过对原训练图像的清晰度或背景色调等特征进行调整，得到多类新的训练图像，新的训练图像无需再做人工打标处理，丰富了表情识别模型的训练样本图像集。
训练图像集合表情识别训练图像背景光线存储介质模型训练分辨率渲染人工智能技术训练样本图像背景色调打标申请

[发明专利]一种训练图像识别网络、图像识别搜索的方法及相关装置-CN202010332194.0有效
发明人：章书豪;夏雄尉;谢泽华;周泽南;苏雪峰 -专利权人：北京搜狗科技发展有限公司
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本申请公开了一种训练图像识别网络、图像识别搜索的方法及相关装置，训练图像识别网络的方法包括：将原始训练图像分割成多个训练图像块并标记标号；按照原始训练图像的图像显著区域检测结果，对多个训练图像块打乱重排，获得原始训练图像的重排训练图像；将原始训练图像、重排训练图像以及对应的包括粗粒度图像类别标签、细粒度图像类别标签、图像预处理类别标签和训练图像块标号顺序的标注数据作为训练数据，训练图像识别网络获得图像识别模型图像识别搜索的方法包括：获取待识别图像；将待识别图像输入上述图像识别模型，输出待识别图像的目标特征和目标类别；利用待识别图像的目标特征和目标类别，在图像数据库中搜索其相似图像。
一种训练图像识别网络搜索方法相关装置

[发明专利]图像分类模型训练方法及装置、路面条件检测方法及设备-CN202110279607.8在审
发明人：高煜;杨莞琳;程泽;孙昊 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2021-03-16 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本说明书的实施例提供一种模型训练方法及模型训练装置。在该模型训练方法中，基于图像分类模型所关注目标物的尺寸特征来对原始训练图像进行图像分割得到局部图像块，随后对局部图像块打乱重排得到各个重排训练图像。然后，使用各个原始训练图像和各个重排训练图像来进行图像分类模型训练。按照上述模型训练方法，由于基于所关注目标物的尺寸特征来对原始训练图像进行图像分割，使得图像分割出的局部图像块能够反映原始训练图像的局部特征，从而使得所训练出的图像分类模型考虑原始训练图像的全局特征和局部特征，由此提升所训练出的图像分类模型的图像分类预测精确率。
图像分类模型训练方法装置路面条件检测设备

[发明专利]一种图像处理方法及装置、存储介质-CN202111045756.4在审
发明人：杨玫;周芳汝;安山 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像处理方法及装置、存储介质，包括：获取待训练图像和待训练图像对应的待训练动漫图像；对待训练图像遮挡处理，得到遮挡后的待训练图像；利用待训练图像、遮挡后的待训练图像和待训练动漫图像训练初始动漫图像转化模型，得到动漫图像转化模型；在接收到待处理图像的情况下，将待处理图像输入动漫图像转化模型中，得到待处理图像对应的动漫图像。
一种图像处理方法装置存储介质

[发明专利]图像检测方法和装置-CN202011639347.2在审
发明人：唐吉林;王高杰;李诀;赵显双 -专利权人：广东顺德工业设计研究院（广东顺德创新设计研究院）
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像检测方法和装置。所述方法包括：获取待检测物体的图像；运行训练获得的图像检测模型，采用图像检测模型对图像进行图像检测，获得图像检测结果；其中，图像检测模型的训练过程包括：获取训练样本集和测试样本集；根据训练样本集训练待训练图像检测模型；采用待训练图像检测模型对测试样本集进行图像检测，获得图像测试结果；在根据图像测试结果确定满足训练结束条件时，将待训练图像检测模型作为图像检测模型，否则，调整待训练图像检测模型的模型参数，返回根据训练样本集训练待训练图像检测模型的步骤采用本方法能够在目标物体受到光线干扰和遮挡时，有效降低图像检测难度并提供图像检测的正确率。
图像检测方法装置

[发明专利]一种图像识别模型训练方法、系统、存储介质和电子设备-CN202210974019.0有效
发明人：程彦皓 -专利权人：北京数美时代科技有限公司;数美天下（北京）科技有限公司
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及图像模型训练技术领域，尤其涉及一种图像识别模型训练方法、系统、存储介质和电子设备，方法包括：将任一训练图像进行切分，得到任一训练图像的多个子图像，从任一训练图像的多个子图像中选取至少一个子图像，并随机选取一种处理方式对选取出的任一子图像进行处理，得到选取出的任一子图像对应的处理后的子图像，直至得到多个处理后的子图像，将多个处理后的子图像与任一训练图像的多个子图像中剩余的子图像进行拼接，得到任一训练图像对应的处理后的训练图像，直至得到每个训练图像对应的处理后的训练图像，基于多个处理后的训练图像进行训练，得到图像识别模型，能够提高训练出的图像识别模型的识别精度。
一种图像识别模型训练方法系统存储介质电子设备

[发明专利]图像配准模型的训练方法、图像配准方法、设备及介质-CN202111625645.0在审
发明人：马姗姗;曹晓欢;薛忠 -专利权人：上海联影智能医疗科技有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像配准模型的训练方法、图像配准方法、设备及介质，所述训练方法包括：获取待配准训练图像和与待配准训练图像对应的参考训练图像；将待配准训练图像和对应的参考训练图像输入待训练的图像配准模型，输出与待配准训练图像对应的第一训练变形场和与对应的参考训练图像对应的第二训练变形场；计算待配准训练图像经第一训练变形场配准后得到的图像与对应的参考训练图像经第二训练变形场配准后得到的图像之间的第一损失；根据第一损失训练图像配准模型。本申请将输入的每对图像同时配准到中间的某种状态，输出两个变形场并合并为总变形场，变相减少待配准图像之间的形变大小，降低形变较大图像之间的配准难度，提高配准准确度。
图像模型训练方法设备介质

[发明专利]一种训练图像信息处理的方法和装置-CN202010613904.7有效
发明人：姜琳;赵鑫;鲁笛 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种训练图像信息处理的方法和装置。该方法获取初始训练图像信息；所述初始训练图像信息包含源训练图像和所述源训练图像的图像名称；基于初始训练模型和所述初始训练图像信息获得一级标定图像信息；所述初始训练模型是用于识别所述源训练图像并对所述源训练图像的图像名称进行标记的模型；基于图像类别识别库和所述一级标定图像信息获得第一成熟训练图像信息；所述图像类别识别库是包含有多个不同类型图像库的图像识别库。该方法能够获得数量多、种类丰富的第一成熟训练图像信息，促进自动驾驶的发展。
一种训练图像信息处理方法装置

[发明专利]图像分类模型后门攻击的防御方法、装置、设备及介质-CN202011122124.9在审
发明人：李一鸣;吴保元;江勇;李志锋;夏树涛;刘威 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-10-20 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像分类模型后门攻击的防御方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取训练图像集；将训练图像集中可见触发器的训练图像滤除，得到训练样本集；利用训练样本集分别对图像分类模型进行标准训练和对抗训练，得到第一图像分类模型和第二图像分类模型；根据纯净测试图像对第一图像分类模型和第二图像分类模型进行诊断对比，以确定所述训练图像集中是否存在第一类不可见触发器的训练图像；当所述训练图像集中存在第一类不可见触发器的训练图像时，返回所述获取训练图像集的步骤以继续训练，直至训练图像集中不存在第一类不可见触发器的训练图像。
图像分类模型后门攻击防御方法装置设备介质

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