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[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]敏感图像识别模型的训练方法、训练装置和电子设备-CN202111536956.X有效
发明人：李辰雨;高智悦;李明霞;杨慧;邹永强;杨晖 -专利权人：云账户技术（天津）有限公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供一种敏感图像识别模型的训练方法、训练装置和电子设备，其中，方法包括：从网络采集图像数据集，对图像数据集进行预处理，得到第一图像集合，并对第一图像集合进行粗标注；获取第二图像集合；将第一图像集合和第二图像集合组合成训练图像集合；采用训练图像集合对敏感图像识别模型进行训练，得到第一敏感图像识别模型；将训练图像集合中粗标注为敏感图像的训练图像集合组成第三图像集合，并计算第三图像集合中的第三图像的显著性图，根据显著性图确定第三图像的细标注；采用第三图像集合对第一敏感图像识别模型进行训练，得到第二敏感图像识别模型。
敏感图像识别模型训练方法装置电子设备

[发明专利]模型训练系统、方法、设备及存储介质-CN202011334852.6在审
发明人：薛致远;李亚乾;郭彦东;杨林 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种模型训练系统、方法、设备及存储介质。所述系统包括：标注模块、训练模块、测试模块；标注模块，用于获取无标签图像集合；将无标签图像集合聚类成n类，得到n类无标签图像子集合；基于有标签图像集合分别对n类无标签图像子集合标注标签；将完成标签标注的无标签图像子集合加入有标签图像集合，得到训练图像集合和测试图像集合；训练模块，用于基于训练图像集合，对神经网络模型进行训练，得到完成训练的神经网络模型；测试模块，用于基于测试图像集合对完成训练的神经网络模型进行测试，得到测试结果；将测试结果反馈给训练模块本申请实施例提供的模型训练系统为模型研发流程的各个环节提供了全面的集成化的支持。
模型训练系统方法设备存储介质

[发明专利]图像缺陷检测模型的训练、测试方法、装置及存储介质-CN201910933293.1在审
发明人：徐明亮;高志敏;刘启东;张晨民;闫杰;李丙涛;栗芳 -专利权人：郑州金惠计算机系统工程有限公司
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及工件表面缺陷检测的技术领域，具体涉及一种图像缺陷检测模型训练、测试方法、装置及存储介质。该训练方法包括将某一高分辨率图像分解为由多个正常训练图像块构成的正常训练图像块集合；在正常训练图像块集合中添加随机噪声和人工合成缺陷得到人工缺陷训练图像块集合；将人工缺陷训练图像块集合中的各个图像块输入生成器，生成器对随机噪声和人工合成缺陷进行修复得到由修复训练图像块组成的修复训练图像块集合；将修复训练图像块集合中的修复训练图像块和正常训练图像块集合中的正常训练图像块分别输入判别器，判别器判断所接收的图像块是否属于正常训练图像块，并输出属于正常训练图像块的无缺陷概率矩阵；根据无缺陷概率矩阵训练SVM分类器。
训练图像集合修复缺陷概率人工缺陷随机噪声生成器图像块高分辨率图像工件表面缺陷图像缺陷检测矩阵存储介质矩阵训练模型训练输入判别判别器测试分解输出检测

[发明专利]一种模型训练的方法、媒体信息合成的方法及装置-CN201911140015.7有效
发明人：黄浩智;李佳维;沈力;凌永根;刘威;俞栋 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练的方法、媒体信息合成的方法及装置，能够利用内容遮罩生成待训练图像，而内容遮罩的覆盖范围大于待训练对象的范围，可以使得图像内容和背景之间的部分由信息合成模型生成的，提升了合成视频的真实性本申请方法包括：获取图像样本集合以及概略提示信息，根据图像样本集合以及概略提示信息，生成内容遮罩集合，根据内容遮罩集合生成待训练图像集合，基于图像样本集合以及待训练图像集合，通过待训练信息合成模型获取预测图像集合，采用目标损失函数对待训练信息合成模型进行训练，得到信息合成模型。
一种模型训练方法媒体信息合成装置

[发明专利]图像处理方法及装置-CN202110283292.4在审
发明人：彭健腾 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-16 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提出一种图像处理方法及装置，应用于图像处理领域。该方法包括：获取用于模型训练的样本图像集合；对样本图像集合进行图像转换处理，得到辅助图像集合；从样本图像集合和辅助图像集合中选取目标任务的训练数据集，并采用目标任务的训练数据集训练第一模型；从样本图像集合和辅助图像集合中选取目标任务的辅助任务的训练数据集，并采用辅助任务的训练数据集训练第二模型，第二模型与第一模型共享特征提取器的模型结构和模型参数；将训练好的第一模型确定为执行目标任务的目标模型。通过本申请，可以提高图像识别的准确性。
图像处理方法装置

[发明专利]图像处理模型训练方法、生成方法、装置、设备及介质-CN202210788639.5有效
发明人：刘浩哲;黄雅雯;何楠君;李悦翔;郑冶枫 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-06 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像处理模型训练方法，图像生成方法、装置、设备及介质，方法包括：获取第一训练样本集合，为所述第一训练样本集合配置随机噪声，以形成相应的第二训练样本集合；调整所述图像处理模型的判别器网络的输出结果的格式；确定所述图像处理模型的损失函数；通过所述图像处理模型对所述第一训练样本集合和所述第二训练样本集合进行处理，以确定所述图像处理模型的初始参数；通过所述第一训练样本集合和所述第二训练样本集合，对所述图像处理模型进行训练，确定所述图像处理模型的生成器网络的参数和判别器网络的参数。本发明能够提升图像处理模型的训练精度与训练速度，使得图像处理模型能够适应不同的使用场景。
图像处理模型训练方法生成装置设备介质

[发明专利]图像深度估计方法、装置、系统与可读存储介质-CN202211223881.4在审
发明人：王荣刚;邱轲;高文 -专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像深度估计方法、装置、系统与可读存储介质，该方法包括：获取训练集，在基于训练集进行训练的过程中得到第一伪深度标签集合，并根据训练集和第一伪深度标签集合对预先创建的第一深度估计网络进行迭代训练，得到第一深度估计模型；基于第一深度估计模型和训练集得到第一深度图像集合，并根据第一深度图像集合确定第二伪深度标签集合；根据训练集和第二伪深度标签集合对预先创建的第二深度估计网络进行迭代训练，得到第二深度估计模型；获取待估计图像集合，将待估计图像集合输入第二深度估计模型，得到待估计图像集合对应的深度图像。通过两个深度估计网络和两种伪深度标签训练模型，提高模型的训练效率和深度估计质量。
图像深度估计方法装置系统可读存储介质

[发明专利]一种基于多示例包特征学习的图像多标签标注算法-CN201610076444.2有效
发明人：丁昕苗;郭文;刘延武;张帅;曲衍怀;范丽杰 -专利权人：山东工商学院
申请日： 2016-02-03 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多示例包特征学习的图像多标签标注算法，包括：得到所有训练图像的图像分块的集合；对训练图像的图像分块的集合中的每个图像分块提取颜色直方图特征和方向梯度直方图特征；将一个训练图像看作一个图像包，得到多示例学习框架所需的图像包结构；将训练图像集合中所有图像包中的示例组成投影示例集合，每个图像包通过向该投影示例集合投影得到图像包的投影特征；选择出判别性高的特征作为图像包的分类特征；将学习出的训练图像集合的图像包的分类特征送入SVM分类器进行训练，得到训练模型的参数，用训练好的SVM分类器对测试图像标签进行预测。本发明的标注算法实现简单，训练器成熟可靠，预测快捷，更好的完成图像多标签。
一种基于示例特征学习图像标签标注算法

[发明专利]一种人脸识别方法及装置-CN201910763589.3有效
发明人：裴露露 -专利权人：南京昀趣互动游戏有限公司
申请日： 2019-08-17 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种人脸识别方法及装置，该方法包括获取人脸图像，组成训练图像集；对训练图像集进行处理形成训练图像集合a和训练图像集合b；用训练图像集合a和训练图像集合b进行训练，获得人脸识别模型；用人脸识别模型对待识别图像进行识别
一种识别方法装置

[发明专利]网络训练及设备的控制方法、装置、设备及存储介质-CN202111440864.1在审
发明人：陈钰玲;程光亮 -专利权人：上海商汤临港智能科技有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种网络训练方法、设备的控制方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：确定待训练的目标网络以及待训练的目标网络的期望性能信息；基于待训练的目标网络的期望性能信息，从训练数据库中确定多张携带有标注信息的训练图像样本，构成训练图像样本集合；基于训练图像样本集合对待训练的目标网络进行训练，并对训练后的中间网络进行测试，根据测试结果对训练图像样本集合进行调整，重复训练、测试和对所述训练图像样本集合进行调整的步骤，直至符合预设条件本公开实施例，根据待训练网络的期望性能自动确定训练图像样本集合，并且可以基于测试结果自动调整训练图像样本集合，有利于节约人力成本以及提升目标网络的训练效率。
网络训练设备控制方法装置存储介质

[发明专利]医学图像处理模型的训练方法、图像处理方法、装置-CN202211402838.4在审
发明人：王庆忠;廖伟斌;熊昊一;李徐泓;刘毅;陈泽裕;许言午;黄思羽;窦德景 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开提供了医学图像处理模型的训练方法、图像处理方法、装置，涉及图像处理领域，尤其涉及医学图像处理领域。其中，训练方法包括：获取第一训练样本集合和第二训练样本集合；第一训练样本集合包含标注有对应至少一个任务类别的标注信息的第一医学图像样本；第二训练样本集合包含标注有目标任务类别的标注信息的第二医学图像样本；采用第一训练样本集合对预训练模型进行多任务训练，得到多任务处理模型；采用第二训练样本集合对多任务模型的模型参数进行微调，得到目标任务类别的医学图像处理模型。
医学图像处理模型训练方法装置

[发明专利]一种图像处理模型的训练方法、图像处理方法及相关设备-CN202310102363.5在审
发明人：李程;郭小燕;赵松涛;申婷婷;王学博;田兴业 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2023-01-29 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开涉及一种图像处理模型的训练方法、图像处理方法及相关设备；该方法包括：获取初始训练图像集合；初始训练图像集合中每个初始训练图像携带指甲标注信息，指甲标注信息包括每个初始训练图像中指甲的指尖标注点、指根标注点和指甲轮廓信息；根据每个初始训练图像中指甲的指尖标注点、指根标注点和指甲轮廓信息，确定每个初始训练图像中指甲的指甲关键点集合；利用每个初始训练图像对应的指甲关键点集合更新每个初始训练图像，得到更新后的每个目标训练图像；利用每个目标训练图像，对预设机器学习模型进行训练，直至满足预设结束条件，得到训练好的图像处理模型。如此，本公开训练好的图像处理模型可以准确预测稠密的指甲关键点。
一种图像处理模型训练方法相关设备

[发明专利]一种基于计算机视觉算法的石油钻井工程巡检方法-CN202211000129.3在审
发明人：张祥祥;沈修平 -专利权人：上海悠络客电子科技股份有限公司
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：一种基于计算机视觉算法的石油钻井工程巡检方法，包括：采集工作环境的多维度图像参数，获得图像参数集合；对识别系统进行学习训练，获得训练识别参数集合；根据训练识别参数集合对图像参数集合进行识别，获得钻井参数集合；对图像参数集合进行识别，获得安全识别参数集合；对安全识别参数集合进行分析，获得安全分析参数集合；根据安全分析参数集合与钻井参数集合，生成安全警告参数集合，所述采集工作环境的多维度图像参数，获得图像参数集合，包括：采集工作环境的静态图像参数，获得第一图像参数集合。
一种基于计算机视觉算法石油钻井工程巡检方法

[发明专利]数据集生成方法、神经网络生成方法和场景模型构建方法-CN202180011373.7在审
发明人：匡玉斌;保·加加洛皮拉塞斯;曼努埃尔·洛佩兹安特奎拉;简·埃里克·索里姆;彼得·康茨希德;塞缪尔·罗塔布勒 -专利权人：元平台公司
申请日： 2021-02-16 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06T7/579 文献下载
摘要：一种用于生成估计场景的图像的至少一个深度度量的图像深度估计神经网络的方法，该方法包括：接收图像的第一集合，图像的该第一集合是由一个或更多个相机拍摄的场景的多个图像；对于图像的第一集合中的每个图像，接收相关联的焦距，该相关联的焦距是拍摄图像的相机的焦距的估计；将图像的第一集合变换成归一化训练图像的集合，该归一化训练图像的集合表示图像的第一集合中的图像在该集合中的图像具有联合焦距的情况下将如何呈现，其中将图像的第一集合中的图像变换成归一化训练图像包括对图像进行缩放，缩放表示图像的相关联的焦距的变化，使得该相关联的焦距接近联合焦距；训练神经网络以预测图像的至少一个深度度量，其中训练神经网络包括向神经网络提供具有成对的输入数据和输出数据的训练数据集，其中训练数据集的输入数据包括归一化训练图像的集合
数据生成方法神经网络场景模型构建

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