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[发明专利]用于训练模型的方法、用于检测目标的方法和装置-CN202210621267.7有效
发明人： 武秉泓;杨叶辉;王晓荣;王磊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-06-01 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开提供了用于训练模型的方法、用于检测目标的方法和装置，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉技术领域。具体实现方案为：获取样本图像和真实标签；基于样本图像、真实标签和待训练模型，确定样本图像的特征图中各预测点与真实标签之间的损失函数值；基于损失函数值和预设的正样本数量，确定各预测点对应的预测标签；基于真实标签和预测标签，对待训练模型进行训练，得到训练完成的目标检测模型。本实现方式可以提高目标检测模型的检测精度。
用于训练模型方法检测目标装置

[发明专利]目标检测模型的训练方法、装置、设备以及存储介质-CN202110128575.1有效
发明人： 武秉泓;杨叶辉;刘佳;许言午;王磊;李乾 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本申请实施例公开了目标检测模型的训练方法、装置、设备以及存储介质，涉及图像识别、深度学习等人工智能技术领域。该方法包括：通过目标检测模型对样本图像中的目标进行预测，得到预测框及该预测框对应的类别置信度；计算预测框和与该预测框对应的真值框的广义交并比值，得到预测框的广义交并比值；基于预测框的广义交并比值，确定基于预测框对应的类别置信度以及预测框的标签确定的焦损失函数的权重；基于权重和焦损失函数，确定分类损失函数，以及基于分类损失函数训练目标检测模型，得到训练完成的目标检测模型，从而在目标检测模型训练过程中，使得定位精度高的预测框能收敛至更高的类别置信度，进一步提升目标检测模型的精度。
目标检测模型训练方法装置设备以及存储介质

[发明专利]重合度检测方法、装置、设备以及存储介质-CN202011021591.2有效
发明人： 武秉泓;杨叶辉;许言午;王磊 -专利权人：北京康夫子健康技术有限公司
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了重合度检测方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能领域，具体为计算机视觉和智慧医疗领域，可应用于医疗影像分析场景。该方法的一具体实施方式包括：检测眼底图像的黄斑圆形区域和硬渗矩形区域；确定黄斑圆形区域与硬渗矩形区域的相对位置；基于相对位置，计算黄斑圆形区域与硬渗矩形区域的重合面积；基于重合面积，生成黄斑圆形区域与硬渗矩形区域的重合度指标。该实施方式提高了重合度指标的计算精度。
合度检测方法装置设备以及存储介质

[发明专利]用于分析医学影像的方法和装置-CN202010321817.4有效
发明人： 武秉泓;杨叶辉;杨大陆;王磊;许言午 -专利权人：北京康夫子健康技术有限公司
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了用于分析医学影像的方法和装置，该方法的一具体实施方式包括：获取医学影像数据；利用训练得到的深度网络模型对医学影像数据进行预测，输出医学影像数据属于不同预设类别的概率值，其中，深度网络模型采用多个场景的人员的以下医学数据训练得到：医学影像数据和身体健康状况信息；基于学习得到的权值向量，对医学影像数据属于预设类别的概率值进行加权，其中，权值向量基于场景的敏感性与特异性的优化目标学习得到；基于加权后的概率值，确定医学影像的所属的预设类别。该实施方式从侧面抑制模型非鲁棒性特征的干扰，间接增强模型的泛化能力。
用于分析医学影像方法装置

[发明专利]眼底图像生成方法、装置、设备以及存储介质-CN202011422771.1有效
发明人：刘佳;杨叶辉;武秉泓;王兆玮;李乾;王磊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请公开了眼底图像生成方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机视觉、深度学习和智慧医疗等人工智能领域，具体可应用于医疗影像分析场景下。该方法的一具体实施方式包括：获取第一真实眼底图像、第二真实眼底图像和第三真实眼底图像；从第一真实眼底图像提取眼底血管掩膜；从第二真实眼底图像提取眼底病灶掩膜；将第三真实眼底图像、眼底血管掩膜和眼底病灶掩膜输入生成网络，生成仿真眼底图像。该实施方式提供了一种结合眼底图像的机型分布信息、眼底血管结构信息和病灶信息这三种信息的眼底图像生成技术，解决了眼底图像数据匮乏的问题。
眼底图像生成方法装置设备以及存储介质

[发明专利]眼底图像识别方法、装置、设备、存储介质以及程序产品-CN202110126001.0有效
发明人：刘佳;杨叶辉;武秉泓;王兆玮;王磊;李乾 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本申请公开了眼底图像识别方法、装置、设备、存储介质以及程序产品，涉及计算机视觉、深度学习、智慧医疗等人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取眼底图像中的眼底病灶的位置、黄斑中心凹的位置、视网膜的病变等级和黄斑区的病变概率值；基于眼底病灶的位置、黄斑中心凹的位置、视网膜的病变等级和黄斑区的病变概率值，建立每个特征与黄斑区病变类型的相关性；基于每个特征与黄斑区病变类型的相关性进行特征筛选；将筛选出的特征输入至预先训练出的黄斑区分类决策树，得到黄斑区的类别。该实施方式利用计算机辅助眼底图像识别，大大降低了人力成本。
眼底图像识别方法装置设备存储介质以及程序产品

[发明专利]单阶段目标检测模型训练方法、装置及存储介质-CN202210106814.8在审
发明人： 武秉泓;杨叶辉;杨大陆;许言午;王磊;李乾 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本公开公开了单阶段目标检测模型训练方法、装置及存储介质，涉及深度学习、计算机视觉及智能影像等人工智能领域，其中的方法可包括：在单阶段目标检测模型的训练过程中，当需要进行分类损失计算时，分别获取不同尺度的特征图对应的损失函数值，所述损失函数为焦点损失函数；根据获取到的各损失函数值确定出最终的损失函数值，根据最终的损失函数值进行单阶段目标检测模型的训练。应用本公开所述方案，可提升模型训练效果及模型性能等。
阶段目标检测模型训练方法装置存储介质

[发明专利]图像检索模型的训练方法、装置、设备以及存储介质-CN202111294832.5有效
发明人：周文硕;杨大陆;武秉泓;孙钦佩;杨叶辉;黄海峰 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像检索模型的训练方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉和深度学习技术。该方法包括：获取包括至少一个训练图像对的训练图像集，训练图像对包括第一图像和第二图像；针对训练图像对中的每个训练图像对，利用初始图像检索模型的第一编码器分别提取第一图像的第一特征和第二图像的第二特征，利用初始图像检索模型的第二编码器分别提取第一图像的第三特征和第二图像的第四特征；基于第一特征与第三特征的第一对比损失、第二特征与第四特征的第二对比损失更新初始图像检索模型的参数，得到训练完成的图像检索模型。基于本公开提供的方法训练得到的图像检索模型具有更高的检索精度。
图像检索模型训练方法装置设备以及存储介质

[发明专利]特征提取模型的训练方法、装置和电子设备-CN202111264141.0有效
发明人：王兆玮;武秉泓;杨叶辉;黄海峰;王磊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本公开提供了一种特征提取模型的训练方法、装置和电子设备，涉及图像处理、图像分类、医疗影像分析等人工智能技术领域。具体实现方案为：在获取特征提取模型时，可以先将多个图像样本输入至初始特征提取模型的下采样融合网络中，得到各图像样本对应的多个融合特征；并将多个融合特征输入至初始特征提取模型的上采样网络中，以通过上采样网络恢复在下采样处理过程中丢失的底层信息，得到各图像样本对应的多个目标特征图；再根据各图像样本对应的多个目标特征图，更新初始特征提取模型的网络参数，提高了训练得到的特征提取模型的准确度，这样通过训练得到的特征提取模型进行特征提取时，提高了提取结果的准确度。
特征提取模型训练方法装置电子设备

[发明专利]图像分类模型的训练方法、图像分类方法和装置-CN202211165540.6在审
发明人：王兆玮;杨叶辉;武秉泓;王晓荣;黄海峰 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像分类模型的训练方法、图像分类方法和装置，涉及人工智能技术领域，具体涉及图像处理、深度学习等技术领域。具体实现方案为：利用第一图像分类模型中的第一特征提取网络，确定样本图像的第一特征图像，并将样本图像的掩码图像输入到第二图像分类模型中的第二特征提取网络，以得到与第一特征图像尺寸相同的第二特征图像，并根据第一特征图像和第二特征图像对第二图像分类模型的第二特征提取网络进行训练。由此，通过借助第一图像分类模型实现第二图像分类模型地自监督训练，在降低了第二图像分类模型的训练成本的同时，可使得所训练出的第二图像分类模型达到良好的分类效果。
图像分类模型训练方法装置

[发明专利]训练分类模型、数据分类方法、装置、设备、介质及产品-CN202210336174.X在审
发明人：周文硕;杨大陆;杨叶辉;武秉泓;王晓荣;王磊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开提供了训练分类模型方法、数据分类方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、计算机视觉技技术领域，可应用于医学影像处理场景。具体实现方案为：利用分类模型的第一网络分支对第一训练图像进行分类预测，并基于得到的分类预测结果，确定第一训练图像对应的分类损失；利用分类模型的第二网络分支提取第一训练图像的第一图像特征，以及第二训练图像的第二图像特征；基于第一图像特征与第二图像特征，确定对比损失；基于分类损失以及对比损失，更新分类模型的参数，得到训练完成的分类模型。本公开提升了分类模型的图像分类效果。
训练分类模型数据方法装置设备介质产品

[发明专利]视盘视杯的分割方法、模型训练方法、装置、设备及介质-CN202210135442.1在审
发明人：吴俊德;许言午;方慧卉;杨叶辉;武秉泓;杨大陆 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-02-14 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本公开提供了一种视盘视杯的分割方法、模型训练方法、装置、设备及介质，涉及人工智能以及智能医学等技术领域。具体实现方案为：视盘视杯分割方法，包括：获取眼底图像；基于注意力机制，对眼底图像的视盘和视杯进行分割，得到视盘和视杯分割的图像。根据本公开，能够有效地提高视盘视杯的分割效率。另外，本公开还提供了视盘视杯分割模型的训练方法，能够有效地提高训练的视盘视杯分割模型的准确性。
视盘分割方法模型训练装置设备介质

[发明专利]一种目标检测的方法、装置、设备及存储介质-CN202111584398.4在审
发明人： 武秉泓;杨叶辉;杨大陆;黄海峰;王磊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种目标检测的方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理领域，尤其涉及目标检测领域。具体实现方案为：在进行目标检测时，使用基于无锚框检测的目标检测模型，但该目标检测模型，在训练过程中，会以预测结果的锚框与真实标签的重合度作为样本权重，计算损失函数。如此，可使预测结果的锚框与真实标签的重合度较高的样本(即更精确匹配的高质量样本)所占比重增加，从而在不损失多样性和易于优化等优势的同时，还可进一步提高目标检测模型的预测精度。
一种目标检测方法装置设备存储介质

[发明专利]图像处理方法、深度学习模型的训练方法、装置和设备-CN202210139572.2在审
发明人： 武秉泓;杨叶辉;王兆玮;杨大陆;王晓荣;王磊;黄海峰 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像处理方法，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习领域。具体实现方案为：根据待处理图像的第一特征图，确定移位偏移值；根据移位偏移值，对第一特征图中的数据块进行移位，得到移位后的第一特征图；以及根据移位后的第一特征图，得到待处理图像的第二特征图。本公开还提供了一种深度学习模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质。
图像处理方法深度学习模型训练装置设备

[发明专利]模型训练、数据分类方法、装置、设备、存储介质及产品-CN202110977693.X在审
发明人：周文硕;武秉泓;杨大陆;杨叶辉;黄海峰 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种模型训练、数据分类方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及人工智能领域中的深度学习领域。具体实现方案为：基于预设指数超参数，确定分类模型的指数型损失函数；根据所述多个训练数据分别在所述分类模型对应分类概率及所述指数型损失函数，计算获得所述多个训练数据对应的目标损失值；在所述目标损失值满足预设损失阈值的情况下，确定所述预设的分类模型满足收敛条件，停止训练。本公开的技术方案提高了模型训练精度。
模型训练数据分类方法装置设备存储介质产品

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