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[发明专利]图片分类模型训练方法、系统和计算机设备-CN201910747597.9在审
发明人：沈吉祥 -专利权人：平安科技(深圳)有限公司
申请日： 2019-08-14 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于少量数据的图片分类模型训练方法，所述方法包括：根据ImageNet模型构建预训练模型，所述ImageNet模型为根据预设的预样本图片训练之后的网络模型；获取多个样本图片，根据所述多个样本图片得到样本图片训练集，所述多个样本图片包括多个目标图片类型的图片；通过所述样本图片训练集对预训练模型进行训练，得到图片分类模型。本发明实施例通过对少量数据进行模型训练，可实现图像训练速度提高、图像识别速度提高以及图片识别精度提高，还可增多可分辨图像种类较，大大的提高了图片分类效率。
样本图片图片分类模型训练训练模型训练集多个目标模型构建图片类型图片识别图像识别图像训练网络模型预设分辨图像图片

[发明专利]一种车辆识别模型创建方法、车辆识别方法及相关组件-CN202110467847.0在审
发明人：唐健;高声荣;徐凯亮;石伟 -专利权人：深圳市捷顺科技实业股份有限公司
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种车辆识别模型创建、车辆识别方法及相关组件，包括：获取并对第一车辆样本图像进行数据增强操作，得到能表征第一车辆样本图像的细粒度特征信息的第二车辆样本图像；利用车辆的不同属性类型的信息分别对第一车辆样本图像和第二车辆样本图像进行标注，得到样本标签，以构建训练集；利用训练集对包括骨干网络和分类头网络的车辆识别模型进行训练；骨干网络用于对第一车辆样本图像和第二车辆样本图像进行特征提取，分类头网络用于对提取到的特征进行识别，以得到车辆的不同属性类型的信息本申请在对第一车辆样本图像进行数据增强操作的基础上构建训练集，并对车辆识别模型的骨干网络和分类头网络进行训练，提高了提别效率和精确度。
一种车辆识别模型创建方法相关组件

[发明专利]监控图像标注质量的方法和装置-CN201610269546.6有效
发明人：韩枫慧;杨金钼;张亮 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2016-04-27 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了监控图像标注质量的方法和装置。方法包括：执行获取步骤获取单次任务的标注数据的准确率：向标注账户下发待标注图像，待标注图像包括预定比例的样本图像，获取对待标注图像的人工标注数据，人工标注数据包括样本图像的当前标注数据，获取当前标注数据相对于样本图像的标准标注数据准确的比值，响应于比值大于预定值，将待标注图像输入图片识别模型，得到自动标注数据，比对人工标注数据与自动标注数据，得到单次任务的标注数据的准确率；计算多次任务的标注数据的准确率与预设的平均标注准确率的方差；基于方差，确定向标注账户下发的样本图像数量和/或确定适于标注账户标注的图像类型，因此检测标注结果的效率和准确率较高。
监控图像标注质量方法装置

[发明专利]模型训练方法、图像处理及配准方法以及相关装置、设备-CN202011193221.7在审
发明人：宋涛 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练方法、图像处理及配准方法以及相关装置、设备，该模型可应用于医学影像处理，其中，模型训练方法包括：获取至少一个样本图像，其中，样本图像具有标注信息；利用解纠缠模型分别对至少一个样本图像进行内容提取，得到至少一个样本图像的内容特征数据；利用至少一个样本图像的内容特征数据和标注信息对预设网络模型进行训练，得到用于处理目标图像的网络模型；其中，解纠缠模型是利用属于不同域的两类训练图像训练得到的，且其中一类训练图像与样本图像属于第一域，另一类训练图像与目标图像属于第二域。上述方案，能够低成本且高精度地完成属于不同域的图像的图像处理任务。
模型训练方法图像处理以及相关装置设备

[发明专利]一种图像特征样本数据库及其建立方法-CN201610443680.3有效
发明人：柳寅秋;宋海涛;李薪宇 -专利权人：成都理想境界科技有限公司
申请日： 2012-07-18 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像特征样本数据库建立方法，包括：对样本图片进行特征点检测及提取；将提取出的各特征点分别根据稀疏采样模型进行矩阵描述,得到样本图像各特征点的二进制描述矩阵；将样本图片各特征点的二进制描述矩阵存入数据库中，形成特征样本数据库。相应的，本发明还公开了一种图像特征样本数据库，用于解决现有图像配准技术不适用于移动终端上实现图像的精准、实时匹配问题。
一种图像特征样本数据库及其建立方法

[发明专利]基于深度神经网络的颅内血管树分割方法和分割装置-CN202310969770.6在审
发明人：冷晓畅;陆徐洲;鲁伟;何京松;向建平 -专利权人：杭州脉流科技有限公司
申请日： 2023-08-03 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于深度神经网络的颅内血管树分割方法和分割装置，颅内血管树分割方法，包括利用训练完成的深度神经网络从输入的DSA影像中分割出颅内血管树，训练过程包括：对含有血管的DSA图像进行采样，从采样图像中筛选获得血管密集图像，划分为小血管样本图和大血管样本图；根据典型角度造影中不同尺寸血管的相对位置关系，对各所述血管密集图像进行铺列组合，用于形成样本图像；在所述样本图像中获得每个像素点的离散度信息，所述离散度信息用于表示预定区域内血管像素值的离散程度；将所述样本图像、以及所述样本图像中每个像素点对应的所述离散度信息，结合制作为输入数据集，所述输入数据集用于训练所述深度神经网络。
基于深度神经网络血管分割方法装置

[发明专利]一种基于视觉词典库实现图像快速检索的方法及系统-CN201710978931.2在审
发明人：李杰 -专利权人：上海斐讯数据通信技术有限公司
申请日： 2017-10-19 - 公布日： 2018-02-23 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉词典库实现图像快速检索的方法及系统，用于解决在商城中无法通过商品的图像快速找到对应商品的问题，该方法包括S1接收样本图像数据集，提取所述样本图像的所有视觉特征，并通过所述样本图像ID名称标识该样本图像的所有视觉特征；S2将所述视觉特征量化成样本图像特征向量以生成视觉词典库；S3提取待检索图像的视觉特征，并量化成待检索图像特征向量；S4将所述待检索图像的特征向量与视觉词典库中的样本图像特征向量进行对比，输出与所述检索图像相匹配的样本图像。
一种基于视觉词典实现图像快速检索方法系统

[发明专利]图像处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品-CN202210086842.8在审
发明人：廖俊;姚建华;刘月平;张玲玲 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;河北医科大学第四医院（河北省肿瘤医院）
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品，涉及医学数据处理领域。该方法包括：获取样本图像，样本图像包括在预设波段内对目标样本进行采集得到的图像；获取样本图像中与预设波段中至少一个目标波长对应的目标图像，得到伪彩色图像；根据样本图像中样本元素类型的差异，对样本图像进行区域划分，得到区域划分结果；基于伪彩色图像和区域划分结果，在样本图像中确定包括目标元素类型的目标区域。通过以上方式，可以提高病理取材的准确性，降低病理取材的难度，利用目标样本在不同波长下对应的光谱特性对目标样本进行分析，操作简便且成本较低，更容易广泛应用。
图像处理方法装置设备可读存储介质程序产品

[发明专利]数据处理方法、装置、介质和计算设备-CN201811532172.8在审
发明人：胡孟;杜彬彬;杨卫强;朱浩齐 -专利权人：网易（杭州）网络有限公司
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2019-06-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明的实施方式提供了一种数据处理方法，包括：获取多个样本图像；对所述多个样本图像添加标签，其中，对包含预定特征的样本图像添加正样本标签，对不包含所述预定特征的样本图像添加负样本标签；建立基于注意力机制的神经网络分类模型；利用添加标签后的样本图像对所述神经网络分类模型进行训练，得到最优分类模型。本方案在神经网络分类模型中引入注意力机制作为初始训练模型，训练过程中引入注意力机制的神经网络分类模型能够提取更有利于分辨图像是正样本还是负样本的判别性特征，进而得到能够更灵敏、准确地判断出图像是否包含预定特征的最优分类模型本发明的实施方式还提供了一种数据处理装置、介质和计算设备。
样本图像神经网络分类注意力机制预定特征标签最优分类模型计算设备数据处理负样本正样本图像数据处理装置训练过程训练模型引入分辨灵敏

[发明专利]神经网络训练、图像检测、行驶控制方法及装置-CN202110713234.0在审
发明人：李昂;蒋沁宏;石建萍 -专利权人：上海商汤临港智能科技有限公司
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络训练、图像检测、行驶控制方法、装置、电子设备及存储介质，该神经网络训练方法包括：获取样本图像，以及所述样本图像的二维标注数据；所述二维标注数据包括所述样本图像中目标车辆的检测框信息，以及能够表征所述目标车辆的三维位姿的至少一种属性信息；基于所述样本图像和所述二维标注数据，训练包括多个分支网络的目标神经网络；其中，在将所述样本图像输入到所述目标神经网络后，每个分支网络分别输出以下信息中的一个
神经网络训练图像检测行驶控制方法装置

[发明专利]图像识别的方法及装置、电子设备、计算机可读介质-CN202010610701.2在审
发明人：陈乃阔;刘卓;刘毅枫 -专利权人：山东超越数控电子股份有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了图像识别的方法及装置、电子设备、计算机可读介质，该方法，包括：确定用于训练的多个样本图像与类别的对应关系；对所述多个样本图像进行降维处理，生成所述多个样本图像的样本数据；根据所述多个样本图像的样本数据和所述对应关系，对图像识别模型进行训练，直到生成满足要求的图像识别模型；利用所述满足要求的图像识别模型对待识别图像进行识别，获取所述满足要求的图像识别模型输出的识别结果。本发明提供了图像识别的方法及装置、电子设备、计算机可读介质，能够降低训练模型的过程中的计算量。
图像识别方法装置电子设备计算机可读介质

[发明专利]一种基于词袋模型和支持向量机的活塞姿态检测方法-CN201811429200.3在审
发明人：陶唐飞;徐佳宇;郑翔;杨兴宇;贺华 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2018-11-27 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：一种基于词袋模型和支持向量机的活塞姿态检测方法，先制作活塞图像样本数据集，然后构建基于活塞图像样本图像特征的词袋模型，再训练SVM分类器，然后用训练好的SVM分类器对未知活塞图像样本进行活塞姿态检测；本发明建立了活塞不同姿态、不同光照强度下的活塞图像样本数据集为后续研究提供了数据源；本发明构建了活塞图像样本数据集中所有图像样本的基于活塞图像样本图像特征的词袋模型，能方便地用于未知活塞图像样本中活塞姿态的检测；本发明利用基于活塞图像样本图像特征的词袋模型与SVM结合的方式训练了SVM分类器，实现了对未知活塞图像样本中活塞姿态的检测，以便实现毛坯活塞的自动上料。
活塞图像样本词袋模型图像样本数据活塞姿态图像特征检测支持向量机中活塞构建自动上料数据源毛坯光照制作研究

[发明专利]一种基于深度特征匹配的在线目标检测方法和系统-CN202211664409.4在审
发明人：张天昊;田涛;王浩;苏龙飞;于泽婷;蔡慧敏 -专利权人：天津（滨海）人工智能创新中心
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度特征匹配的在线目标检测方法和系统，包括：获取新类别目标样本图像和待测图像；将新类别目标样本图像和所述待测图像输入训练完成的神经网络骨干网络和区域生成网络，获得待测图像的分类激活特征图和回归激活特征图；基于分类激活特征图和回归激活特征图得到新类别目标样本图像在待测图像中的类别和位置框；本发明避免了对新类别目标样本图像的繁杂的数据采集、数据标注与算法模型的离线训练，通过对一个或少量的新类别目标样本图像通过神经网络骨干网络和区域生成网络进行检测，获得新类别目标样本图像在待测图像中的类别和位置框，尤其适用于视频监控、无人机对地探测以及遥感图像的高价值目标发现。
一种基于深度特征匹配在线目标检测方法系统

[发明专利]图像检索系统及其相关方法和装置-CN201410180882.4有效
发明人：陈卓;李薪宇 -专利权人：成都理想境界科技有限公司
申请日： 2014-04-30 - 公布日： 2017-06-16 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像检索数据库生成方法、图像检索方法及对应的图像检索数据库生成器、图像检索装置和图像检索系统；在生成数据库时，对样本图像特征描述信息进行分类并降维，为每个特征点形成一个标签数据；在数据库中将样本图像内容数据和标签数据分类存储；在图像检索时，用类似方法对待检索的目标图像进行处理，为其每个特征点形成多个标签；匹配时，将目标图像的标签与数据库中对应分类索引中的所有标签进行遍历匹配，计算目标图像与数据库中各样本图像的匹配分值。本发明实现了对描述内容的压缩，能有效提高数据传输效率。另外将样本图像内容数据和标签数据分类存储，能有效减少图像检索等待时间，使在大数据库中实现实时检索，成为可能。
图像检索系统及其相关方法装置

[发明专利]视觉模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202010211623.9在审
发明人：陈奇华 -专利权人：顺丰科技有限公司
申请日： 2020-03-24 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该目标视觉模型的训练方法包括：获取第一样本图像和背景图像；根据所述第一样本图像获取目标图像，并将所述目标图像置于所述背景图像得到第二样本图像；将各个样本图像输入至待训练模型中，以使得所述待训练模型根据所述样本图像预测出对应的预测类别本申请实施例中可以解决因样本数据少、样本数据获取困难等原因而导致模型性能低的问题。
视觉模型训练方法装置设备存储介质