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[发明专利]评价支援方法、评价支援系统以及计算机可读介质-CN202010690873.5在审
发明人：坂根勲 -专利权人：奥林巴斯株式会社
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2021-01-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：提供支援学习完毕模型的评价的技术。评价支援方法包含如下步骤：获取用于学习完毕模型的性能评价的第1图像；生成多个第2图像，并且多个第2图像分别是基于多个学习完毕模型的每一个学习完毕模型的第1图像的处理结果；以及将多个学习完毕模型分别与多个第2图像中的所对应的第2图像相关联地进行显示。
评价支援方法系统以及计算机可读介质

[发明专利]一种基于深度学习模型鱼眼图像校正方法-CN201711269150.2在审
发明人：张智福;余思洋;陈捷 -专利权人：长沙全度影像科技有限公司
申请日： 2017-12-05 - 公布日： 2018-05-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习模型的鱼眼图像校正方法，首先构建鱼眼图像仿真数据集，然后构建用于鱼眼图像校正的深度学习模型，包括鱼眼图像畸变参数估计子网络和畸变校正子网络，利用仿真数据集对深度学习模型进行训练，得到训练完成的深度学习模型，对于待处理的鱼眼图像，直接将鱼眼图像输入训练完成的深度学习模型，快速得到校正后的无畸变图像。本发明的方法无需单独估计某种鱼眼图像的畸变参数，可以快速进行端到端鱼眼图像校正。
一种基于深度学习模型图像校正方法

[发明专利]图像处理装置、机器学习装置、图像处理方法-CN202010248884.8有效
发明人：金田健太郎 -专利权人：精工爱普生株式会社
申请日： 2020-04-01 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： H04N1/00 文献下载
摘要：本发明提供一种图像处理装置、机器学习装置、图像处理方法，对装置中的异常的产生进行推断。本发明构成图像处理装置，所述图像处理装置具备：存储部，其存储学习完毕模型，所述学习完毕模型是通过利用教师数据、并进行机器学习而获得的，所述教师数据是使因图像读取装置读取原稿而被生成的图像数据、和与所述图像读取装置的异常相关的装置异常信息相对应而获得的；控制部，其在所述图像读取装置读取原稿时，基于被生成的图像数据和所述学习完毕模型，而取得所述装置异常信息。
图像处理装置机器学习方法

[发明专利]训练图像分类模型的方法及装置、计算机装置及存储介质-CN202010158528.7在审
发明人：杨武;马海龙 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种训练图像分类模型的方法及装置、计算机装置及存储介质，属于图像处理技术领域，本申请首先采用第一训练图像数据集对待训练的图像分类模型进行预训练，并且在预训练之前固定除学习率以外的超参数，从而准确地得出了学习率与损失值之间的关系，然后再根据学习率与损失值之间的关系计算出最大学习率和最小学习率，最后再采用第二训练图像数据集对图像分类模型进行常规训练。由于整个过程不需要人工参与，从而有效地提高了计算最大学习率和最小学习率的效率，并且由于消除了人为干预的因素，因此计算出的最大学习率和最小学习率更准确，进而提高到的图像分类模型的性能。
训练图像分类模型方法装置计算机存储介质

[发明专利]使用深度学习的基于图谱集的分割-CN202111210496.1在审
发明人：韩骁;妮科莱特·帕特里夏·马格罗 -专利权人：医科达有限公司
申请日： 2019-02-12 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T7/174 文献下载
摘要：本申请公开了使用深度学习的基于图谱集的分割。在基于图谱集的分割过程中操作经训练的机器学习模型分类器的计算机实现的方法包括：将机器学习模型分类器应用于受试者图像以产生受试者图像的各个区域的分类，机器学习模型分类器已经由与机器学习模型分类器分离的深度学习模型产生的数据训练；基于受试者图像的各个区域的分类估计受试者图像的各个区域的结构标记；以及通过将估计的结构标记与对受试者图像进行基于图谱集的分割产生的结构标记组合来定义受试者图像的各个区域的结构标记；其中机器学习模型分类器使用从深度学习模型产生的数据来训练以对图谱集图像中的多个解剖结构分类；并且其中深度学习模型包括生成数据的卷积神经网络。
使用深度学习基于图谱分割

[发明专利]考虑标签信息的多任务对比学习图像美学风格分类方法-CN202310690405.1在审
发明人：张桦;罗逸章;张灵均;叶挺聪;许艳萍;吴以凡;王慕薇 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了考虑标签信息的多任务对比学习图像美学风格分类方法，首先对图像美学风格数据集进行预处理；然后针对图像美学风格属性设计不同的对比学习任务，构建基于多任务对比学习的美学风格特征学习神经网络模型，使用经过预处理图像美学风格数据集对美学风格特征学习模型进行预训练，训练过程中不断调整多任务损失权重使模型可以更好地学习图像美学风格特征；预训练完成后，提取出预训练完成的美学风格特征学习模型，并连接一个风格分类器，建立图像美学风格分类模型。本发明采用了多个对比学习任务对模型进行训练，并结合多任务权重均衡策略调整任务权重，综合提升图像美学风格特征编码器的学习能力和风格分类的准确度。
考虑标签信息任务对比学习图像美学风格分类方法

[发明专利]摄像支援装置、摄像装置、摄像支援方法及程序-CN202180027980.2在审
发明人：西尾祐也;入江公祐 -专利权人：富士胶片株式会社
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：摄像支援装置具备处理器和存储器，存储器存储有第1已学习模型，第1已学习模型为用于与由摄像装置进行的拍摄相关的控制的已学习模型，处理器执行如下处理：通过进行以第1图像和获取到第1图像时适用于摄像装置的设定值为训练数据的学习处理来生成用于控制的第2已学习模型，该第1图像是通过由摄像装置进行拍摄而获取到的图像；及根据第2图像输入于第1已学习模型时从第1已学习模型输出的第1设定值和第2图像输入于第2已学习模型时从第2已学习模型输出的第2设定值来进行特定处理
摄像支援装置方法程序

[发明专利]医用图像处理装置以及医用图像处理方法-CN202210328189.1在审
发明人：山川惠介;后藤大雅 -专利权人：富士胶片医疗健康株式会社
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本发明提供医用图像处理装置以及医用图像处理方法，减少金属伪影并且在金属伪影的影响小的区域也能够维持画质。一种医用图像处理装置，具备运算部，从包含金属的被检体的投影数据重构断层图像，其特征在于，所述运算部取得在对机器学习了减少金属伪影的机器学习引擎输入了所述断层图像时输出的机器学习输出图像，合成所述机器学习输出图像和所述断层图像，来生成合成图像。
医用图像处理装置以及方法

[发明专利]迁移学习模型的训练方法及装置、图像处理方法及装置-CN202110469506.7在审
发明人：黄钊金;戴宇荣 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开关于一种迁移学习模型的训练方法及装置、图像处理方法及装置。迁移学习模型的训练方法包括：获取第一图像数据集，其中，第一图像数据集包括多个第一图像数据和多个第一图像数据的针对目标任务的标注信息；将第一图像数据输入到训练好的编码器中，获取编码后的特征；将编码后的特征分别输入到训练好的解码器和迁移学习网络中，获取解码后的特征和迁移学习后的特征；将解码后的特征和迁移学习后的特征进行融合，得到目标任务下针对第一图像数据的预测数据；基于预测数据和第一图像数据的标注信息调整迁移学习网络的参数，对迁移学习模型进行训练
迁移学习模型训练方法装置图像处理

[发明专利]一种基于集成学习的火焰图像分类方法-CN202110577002.7在审
发明人：胡静;宋铁成;张思源;夏玮玮;燕锋;沈连丰 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成学习的火焰图像分类方法。属于机器学习图像分类技术领域。该方法包括：对火焰图像进行归一化和灰度化，利用HOG算法预处理特征，将转化后的火焰图像特征送入多种机器学习分类器，并行迭代生成多种图像分类器，计算每个分类器对图像的分类准确率与概率，通过软决策‑投票的方式反馈调整多个分类器投票系数，再以加权平均的方式将多种机器学习分类器集成一种新的分类器，并将最终对火焰图像的分类通过符号函数输出结果。本发明融合集成学习投票决策和多种机器学习分类算法，在保留多种机器学习分类器的优点下，有效提升了对火焰图像检测的准确性。
一种基于集成学习火焰图像分类方法

[发明专利]一种强化学习感知的冰壶模拟图像转换真实图像的方法-CN202210229371.1在审
发明人：李宗民;孙文洁;肖倩;孙浩淼;李亚传;王向东 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种强化学习感知的冰壶模拟比赛图像到真实图像转换的方法，属于深度学习领域的人工智能和计算机视觉方向，建立了强化学习感知的任务可知冰壶模拟图像转换模型，主要解决模拟环境中训练的冰壶策略可能与现实不匹配的问题算法主要包括：图像风格转化模块、强化学习约束模块：为模拟图像提供像素级领域自适应,并通过强化学习约束使图像在转换过程中保留强化学习所需的重要属性，实现转化过程的任务可知。这种强化学习感知的冰壶模拟比赛图像到真实图像转换的方法，有效提升了现有的冰壶辅助决策模型的效果，实现成本低，应用范围广。
一种强化学习感知模拟图像转换真实方法

[发明专利]一种基于深度学习的运动边界估计方法-CN201711294387.6在审
发明人：张智福;余思洋;陈捷 -专利权人：长沙全度影像科技有限公司
申请日： 2017-12-08 - 公布日： 2018-04-13 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的运动边界估计方法，构建运动边界估计的数据集和用于运动边界估计的深度学习模型，深度学习模型包括编码部分和解码部分，使用Caffe框架训练该深度学习模型，利用训练好的深度学习模型，直接输入运动视频中两帧相邻的图像即可快速直接得到所需要的运动边界图像。本发明方法利用深度学习模型自动学习图像中运动边界的图像特征，并利用所学到的图像特征自动进行端到端的运动边界估计，省略了复杂的人工提取图像特征过程，而且可以提高运动边界估计的效率和准确率。
一种基于深度学习运动边界估计方法

[发明专利]一种基于深度学习的预包装品质识别方法-CN201811152465.3在审
发明人：张耿霖 -专利权人：大连九州创智科技有限公司
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的预包装品质识别方法，至少包括：离线训练过程及在线识别过程；离线识别过程：采集预包装图像的图像采集单元采集图像，并将图像采集单元采集的图像传至预处理单元进行预处理；预处理单元处理后的图像传至数据学习单元；数据学习单元学习后的数据传至储存单元储存；在线识别过程：采集预包装图像的图像采集单元采集图像，并将图像采集单元采集的图像传至预处理单元进行预处理；预处理单元处理后的图像传至数据学习单元；识别单元调用储存单元内储存的模型进行识别本发明通过学习模型实现识别的准确性和准确性，通过采集图像识别出包装的优劣，节省了人力劳动降低了检测的成本。
一种基于深度学习包装品质识别方法

[发明专利]图像配准模型训练方法及装置、图像处理方法-CN202310451247.4在审
发明人：周登继;凌赛广 -专利权人：依未科技（北京）有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像配准模型训练方法，涉及图像处理技术领域，包括：利用形变学习子模型，对待配准眼底图像样本进行处理，获得形变图像样本；获得形变图像关键点信息和参考图像关键点信息；基于形变图像关键点信息和参考图像关键点信息，获得第一损失值；基于第一损失值，调整形变学习子模型的参数；利用第二损失值，调整逆形变学习子模型；循环迭代形变学习子模型，直到第一损失值满足第一收敛条件且第二损失值满足第二收敛条件，获得训练好的形变学习子模型；将训练好的形变学习子模型确定为图像配准模型。通过图像配准模型训练方法获得的图像配准模型可以针对不同模态图像进行配准，实现了提高多模态眼底图像配准结果的精度的目的。
图像模型训练方法装置处理

[发明专利]基于图像识别的学习状态监控方法、终端设备及存储介质-CN202210961600.9在审
发明人：岳顺;李亚菊 -专利权人：深圳创维-RGB电子有限公司
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06V30/41 文献下载
摘要：本发明公开了基于图像识别的学习状态监控方法、终端设备及存储介质，所述方法包括：获取选定的学习交互模式，根据所述学习交互模式，显示与所述学习交互模式所对应的教学内容；获取预设的图像采集区域所对应的图像信息，并对所述图像信息进行识别，得到所述图像信息所对应的实时书写内容；根据所述实时书写内容与所述教学内容，确定实时学习评价结果，并根据所述实时学习评价结果，生成学习状态监控信息。本发明可基于对用户的实时书写内容进行识别来实现对实时学习情况进行评价与监控，从而有助于实时了解用户的学习情况，以便给用户提高更好的学习指导与建议。
基于图像识别学习状态监控方法终端设备存储介质

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