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[发明专利]图像样本选择方法及相关设备-CN202010739700.8在审
发明人：王俊;高鹏 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种图像样本选择方法及相关设备。所述图像样本选择方法用多个第一图像样本训练实例分割模型；用多个第三图像样本训练得分预测模型；基于得分预测模型计算多个第二图像样本的信息量得分；计算多个第二图像样本的特征向量；根据多个第二图像样本的特征向量对多个第二图像样本进行聚类，得到多个第二图像样本的多个样本簇；根据多个第二图像样本的信息量得分和多个样本簇从多个第二图像样本中选取多个目标图像样本。本发明从待标注图像样本中选择目标图像样本，提升样本选择的准确性。
图像样本选择方法相关设备

[发明专利]一种图像识别模型训练方法及装置、存储介质-CN202010075300.1在审
发明人：吴磊;陈渊 -专利权人：北京小米松果电子有限公司
申请日： 2020-01-22 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开是关于一种图像识别模型训练方法及装置、存储介质。图像识别模型训练方法，可包括：采用已标注图像样本集，对图像识别模型进行训练；利用当前训练后的图像识别模型，识别待标注图像样本集中的多个待标注图像样本，得到多个待标注图像样本中的每一个所对应识别结果的置信度；选择置信度位于预设区间的至少一个待标注图像样本作为至少一个待标注图像样本，构成第一待标注图像样本集；获取第一待标注图像样本集中待标注图像样本待标注图像样本的标注标签；根据获取的标注标签，更新已标注图像样本集；采用更新后的已标注图像样本集，继续训练图像识别模型待标注图像样本集待标注图像样本待标注图像样本。
一种图像识别模型训练方法装置存储介质

[发明专利]一种基于多方协同图像数据分析方法和系统-CN202310658814.3在审
发明人：彭文芳 -专利权人：深圳市诚王创硕科技有限公司
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多方协同图像数据分析方法和系统，包括：获取图像样本集，对图像样本集中的图像样本进行缺失值处理；计算图像样本i的限度密度，并计算图像样本i到临近图像样本j的间隔距离，临近图像样本j的限度密度大于图像样本i的限度密度，且临近图像样本j距离图像样本i最近；根据每个图像样本的限度密度和间隔距离构成决策图，并以限度密度和间隔距离较大的图像样本作为组中心，得到组中心集合；计算离分图像样本；将除组中心外的非离分图像样本按照第一分配策略分配到相应的组，将第一分配策略未分配到的非离分图像样本和离分图像样本按照第二分配策略分配到相应的组；本发明能够对数量较大的图像数据集的分组，分配精准且快捷。
一种基于多方协同图像数据分析方法系统

[发明专利]图像样本处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品-CN202011560938.0在审
发明人：戴兵;叶芷 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了图像样本处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品，涉及深度学习和云计算领域。具体实现方案为：获取图像样本集；使用M个分类模型对所述图像样本集中的图像样本进行分类，得到所述图像样本集中每个图像样本的M个分类信息，所述M为大于1的整数；依据所述M个分类信息，在所述图像样本集中确定部分图像样本，并为所述部分图像样本添加类别标签。本公开可以提高图像样本标注的效率。
图像样本处理方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]图像处理方法、图像处理设备和计算机可读介质-CN202110863483.8在审
发明人：孙敬娜;曾伟宏;陈培滨;王旭;黎振邦;桑燊;刘晶 -专利权人：脸萌有限公司
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本公开涉及图像处理方法、图像处理设备和计算机可读介质。根据本公开的一些实施例的图像处理方法包括：获取用于训练属性识别模型的图像样本集，所述图像样本集包括具有类别标注的第一图像样本子集和不具有类别标注的第二图像样本子集；利用第一图像样本子集训练样本预测模型，并且利用经训练的样本预测模型预测第二图像样本子集的中的图像样本的类别；基于第一图像样本子集的类别标注和第二图像样本子集的预测类别确定所述图像样本集的类别分布；以及在所确定的类别分布不符合期望的类别分布的情况下获取新图像样本，并且将所获取的新图像样本添加到所述图像样本集中。
图像处理方法设备计算机可读介质

[发明专利]图像处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211094251.1在审
发明人：李剑飞 -专利权人：杭州海康机器人股份有限公司
申请日： 2022-09-08 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明实施例提供了图像处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取图像样本，其中，图像样本包括具有标定标签的目标图像样本和不具有标定标签的背景图像样本；将图像样本输入待训练模型，提取目标图像样本的图像特征以及背景图像样本的图像特征；基于目标图像样本的图像特征以及背景图像样本的图像特征，确定图像样本对应的预测标签；根据标定标签与预测标签之间的差异，调整待训练模型的模型参数，直到待训练模型收敛，得到图像处理模型。由于模型是采用目标图像样本和背景图像样本进行训练的，所以大大降低了图像处理模型的误检率。并且因为无需根据已有图像样本额外生成图像样本，所以模型训练的效率也比较高。
图像处理模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像重建方法及装置-CN201680089867.6有效
发明人：杨文明;田亚鹏;周飞;郑成林;陈海 -专利权人：华为技术有限公司;清华大学深圳研究生院
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：一种图像重建方法，包括：获取第一图像样本集合，对所述第一图像样本进行模糊得到对应的第二图像样本集合，所述第一图像样本和所述第二图像样本大小相同；对第二图像样本集合中的第二图像样本进行聚类，得到一个或一个以上的第二图像样本子集，每个第二图像样本子集对应一个聚类；获取目标图像区域，查找所述目标图像区域所属的目标聚类的第二图像样本子集以及相应的第一图像样本子集；通过范数规则化确定与所述第二图像样本子集中每个第二图像样本对应的加权系数的集合；根据所述加权系数的集合对所述第一图像样本子集进行加权得到与所述目标图像区域对应的重建图像区域，由此重建的图像更加准确。
图像重建方法装置

[发明专利]OCR图像样本生成、印刷体验证方法、装置、设备及介质-CN202010333257.4在审
发明人：陈伟杰 -专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能，提供一种OCR图像样本生成、印刷体验证方法、装置、设备及介质，方法包括：接收图像生成指令，获取图像样本；将图像样本输入预设的字体排版生成模型，通过对图像样本进行文本检测和文字识别，获取第一标注信息，并且获取字体排版生成模型重构生成的模拟结果；将图像样本和模拟图像输入预设的风格合成模型，风格合成模型提取出风格特征和内容特征，风格合成模型生成合成结果；获取OCR图像样本标签，同时将合成图像记录为与图像样本对应的OCR图像样本，并将OCR图像样本与OCR图像样本标签关联。本发明实现自动生成与图像样本一样纹理风格的OCR图像样本，自动标注样本标签。
ocr 图像样本生成印刷体验证方法装置设备介质

[发明专利]一种图像数据增强方法、装置、介质及设备-CN202011320459.1在审
发明人：李悦翔;陈嘉伟;魏东;何楠君;马锴;郑冶枫 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-11-23 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像数据增强方法、装置、介质及设备，包括根据图像训练集对深度学习网络进行训练得到软标签生成器，图像训练集包含K个类别的图像样本集；获取第一图像样本的软标签和类别，软标签表征第一图像样本与K个类别的类别关联度；根据软标签生成器获取K‑1个类别的图像样本集中图像样本的类别代表性，K‑1个类别中不包含第一图像样本的类别；根据第一图像样本的软标签和图像样本的类别代表性在K‑1个类别的图像样本集中选取第二图像样本；将第一图像样本和第二图像样本进行融合得到目标图像样本。本发明涉及计算机视觉领域，通过生成难度可控的新图像样本，可以调节分类网络模型训练的难易程度以提升模型的泛化能力。
一种图像数据增强方法装置介质设备

[发明专利]图像类别确定方法及装置-CN202010386765.9在审
发明人：赵康;徐盈辉;潘攀;张迎亚 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书实施例提供图像类别确定方法及装置，其中，所述图像类别确定方法包括接收图像样本集，其中，所述图像样本集中包括图像样本以及所述图像样本对应的图像标签；基于所述图像标签确定所述图像样本对应的初始图像类别集合，且基于所述初始图像类别集合构建所述图像样本对应的类别图表；根据所述类别图表确定所述图像样本对应的目标图像类别。
图像类别确定方法装置

[发明专利]一种网络模型的训练方法、图像识别的方法以及相关装置-CN202111056689.6在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-09 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于深度学习技术实现的网络模型训练方法，包括：获取原始图像样本对集合和新增图像样本对集合；根据新增图像样本对集合，获取原始图像样本对集合中每个原始图像样本对的标注结果，得到扩充图像样本对集合；根据扩充图像样本对集合和新增图像样本对集合构建三元组图像样本集合；通过待训练网络模型获取每个三元组图像样本中每个样本图像所对应的目标嵌入特征；根据每个图像样本所对应的标注结果和每个样本图像所对应的目标嵌入特征本申请还提供了一种图像识别的方法和相关装置。本申请可实现对模型进行训练时，无需重新提取所有图像样本提取嵌入特征，从而节省了计算资源。
一种网络模型训练方法图像识别以及相关装置

[发明专利]一种图像隐写分析方法-CN202210692375.3在审
发明人：钮可;石林;潘晓中;林洋平;张硕 -专利权人：中国人民武装警察部队工程大学
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像隐写分析方法，包括：采用SMOTE算法对灰度图像样本中的少数类样本进行过采样，以获得新图像样本；将新图像样本加入所述灰度图像样本中，构成待检测图像样本；将待检测图像样本中的待检测图像输入预先训练好的图像隐写分析模型中进行处理分析，以判定待检测图像是否是隐写图像。与现有技术相比，本发明利用SMOTE算法对灰度图像样本中的少数类样本进行过采样，以获得新图像样本，并加入原灰度图像样本中，以使得灰度图像样本中的多数类样本和少数类样本平衡，可有效避免由于样本的不平衡性对图像隐写分析模型性能的影响
一种图像分析方法

[发明专利]图像处理方法和装置-CN201580083784.1有效
发明人：杨文明;田亚鹏;周飞;郑成林;陈海 -专利权人：华为技术有限公司;清华大学深圳研究生院
申请日： 2015-10-27 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种图像处理方法和装置，其中，该图像处理方法，包括：根据图像特征，对图像样本集合分类，得到图像样本子集合，其中，图像样本子集合包含高分辨率图像样本和对应的低分辨率图像样本；根据第一、第二目标函数和低、高分辨率图像样本，获得图像样本子集合对应的第一、第二特征矩阵及高低分辨率图像样本间的映射关系矩阵；确定待处理图像对应的图像样本子集合；根据第一目标函数和待处理图像对应的图像样本子集合对应的第一特征矩阵、第二特征矩阵和高低分辨率图像样本间的映射关系矩阵，获得待处理图像对应的高分辨率图像。
图像处理方法装置

[发明专利]一种家居商品推荐方法、客户端及服务器-CN201810888727.6有效
发明人：赵雷 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2018-08-07 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本申请实施方式公开了一种家居商品推荐方法、客户端及服务器，其中，所述方法提供有与家居相关联的图像样本库，所述图像样本库中包括场景图像样本和场景图像样本关联的商品图像样本，商品图像样本表征的家居商品位于场景图像样本表征的场景中，其中，场景图像样本具备场景标签，方法包括：接收客户端发来的室内的拍摄图像，并基于预先训练的神经网络，从拍摄图像中识别出拍摄图像的场景标签；根据识别出的拍摄图像的场景标签，从图像样本库中确定与拍摄图像相匹配的目标场景图像样本；将目标场景图像样本关联的商品图像样本表征的家居商品反馈给客户端。
一种家居商品推荐方法客户端服务器

[发明专利]图像获取模型训练及图像获取方法、装置-CN202310224857.0在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：上海壁仞智能科技有限公司
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供一种图像获取模型训练及图像获取方法、装置，图像获取模型训练方法包括：获取多个图像样本；将多个图像样本输入至原始图像获取模型中，通过原始图像获取模型对图像样本遍历划窗，得到各图像样本对应的多个第一图像，并按照第一掩码率对多个第一图像进行掩码处理，得到各图像样本对应的第二图像；再对第二图像进行随机采样，得到各图像样本对应的至少一个第三图像，并按照第二掩码率对至少一个第三图像进行掩码，以输出各图像样本对应的目标图像样本；根据多个图像样本和各图像样本对应的目标图像样本，更新原始图像获取模型对应的模型参数，以得到训练好的图像获取模型。通过该方法训练的图像获取模型可有效获取准确性较高的目标图像。
图像获取模型训练方法装置

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