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[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010482046.7有效
发明人：李悦翔;魏东;陈嘉伟;曹世磊;周洪宇;马锴;郑冶枫 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取样本图像集；所述样本图像集包括第一样本图像和第二样本图像；所述第一样本图像的数量和所述第二样本图像的数量均多于一个；提取各所述第一样本图像的图像特征及各所述第二样本图像的图像特征；根据各所述第二样本图像与各所述第一样本图像在图像特征上的相似度，确定各所述第二样本图像的难易度特征；根据各所述第二样本图像之间的相似度，确定各所述第二样本图像的多样性特征；基于所述第二样本图像的难易度特征和多样性特征，对所述第二样本图像进行筛选；筛选出的第二样本图像和所述第一样本图像共同用于模型训练
图像处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]图像处理方法及其模型的训练方法和装置、设备、介质-CN202110735895.3在审
发明人：黄健文;秦梓鹏;黄展鹏 -专利权人：深圳市慧鲤科技有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理方法及其模型的训练方法和装置、设备、介质，图像处理模型的训练方法包括：获取多张样本图像，其中，多张样本图像所属的图像类型为至少两种，样本图像对应有标注结果，样本图像的标注结果包括关于样本图像的内容的真实信息；分别利用图像处理模型对各样本图像进行处理，得到各样本图像的预测结果，其中，样本图像的预测结果包括关于样本图像的内容的预测信息；基于各样本图像的标注结果和预测结果，调整图像处理模型的参数。上述方案，通过使用多种图像类型的样本图像对模型进行训练，能够提高图像处理模型的适用性。
图像处理方法及其模型训练装置设备介质

[发明专利]病理图像分类模型训练方法、病理图像分类方法及装置-CN201911242738.8在审
发明人：陈诚;种璟;任厚桦;黄承基 -专利权人：中移（成都）信息通信科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了病理图像分类模型训练方法、病理图像分类方法及装置。该方法包括：获取样本图像；每张样本图像包括：该样本图像的标签信息，标签信息为指示样本图像包含病理组织以及样本图像不包含病理组织的信息；包含病理组织的样本图像还包括病理组织的位置信息、尺寸信息以及方向信息；将样本图像的尺寸进行变换，得到目标样本图像，目标样本图像包括不同尺寸的样本图像；基于目标样本图像，训练多分类模型作为病理图像分类模型，能够快速识别癌症病理组织，提高了病理组织分类的速度和准确性。
病理图像分类模型训练方法装置

[发明专利]文本图像生成方法以及扩散生成模型训练方法-CN202310606347.X在审
发明人：朱远志;李兆海;何梦超;姚聪 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本说明书实施例提供文本图像生成方法以及扩散生成模型训练方法，其中所述文本图像生成方法包括：获取初始图像；将初始图像输入条件编码器，获得初始图像的图像特征；将初始图像和图像特征输入扩散生成模型，获得初始图像对应的噪声数据，其中，扩散生成模型基于样本文本图像、样本文本图像的样本图像特征和噪声样本图像训练得到，噪声样本图像是对样本文本图像添加样本噪声得到，样本图像特征包括样本视觉特征和样本语义特征中的至少一种；根据初始图像和噪声数据，生成初始图像对应的目标文本图像。通过样本噪声扩充扩散生成模型的训练数据，并引入样本图像特征，显著提升了扩散生成模型所生成的文本图像的质量。
文本图像生成方法以及扩散模型训练

[发明专利]行人重识别方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备-CN202210609192.0在审
发明人：王侃;庞建新 -专利权人：深圳市优必选科技股份有限公司
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：所述方法在模型训练过程中使用的损失函数为预设的基于比例的三元组损失函数；所述基于比例的三元组损失函数约束正样本特征距离与负样本特征距离的比例小于预设的比例阈值；所述正样本特征距离为基准图像特征和正样本图像特征之间的距离；所述负样本特征距离为基准图像特征和负样本图像特征之间的距离。
行人识别方法装置计算机可读存储介质终端设备

[发明专利]样本图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质-CN202010218983.1在审
发明人：郭冠军 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本公开实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种样本图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质，其中，样本图像处理方法包括：获取预定数量的属于预定图像类别的样本图像；接着，确定各样本图像分别对应的各图像特征，并根据各样本图像分别对应的各图像特征，确定各样本图像分别对应的目标图像类别；接着，针对每一样本图像，当基于预定图像类别与每一样本图像的目标图像类别，确定每一样本图像为噪声样本图像时，滤除每一样本图像。本公开实施例的方法，不仅能够高效地对噪声样本图像进行筛选与清理，极大减少筛选图像噪声样本图像所耗费的人力成本，而且利于训练基于卷积神经网络的分类模型，便于提高分类模型的分类准确性。
样本图像处理方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]构建分类模型的方法及装置-CN201610780544.3有效
发明人：龙飞;陈志军;杨松 -专利权人：北京小米移动软件有限公司
申请日： 2016-08-30 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：获取第一图像类别和第二图像类别分别对应的样本图像，获取样本图像分别对应的梯度图；根据样本图像分别对应的梯度图确定样本图像各自对应的特征，根据样本图像各自对应的特征以及所述样本图像分别所属的类别构建样本图像集，对样本图像集进行训练，得到分类模型，分类模型用于确定待分类图像所对应的图像类别。上述技术方案，通过样本图像对应的梯度图确定样本图像的特征，进而构建分类模型，可以准确检测出图像的类别。
构建分类模型方法装置

[发明专利]样本图像扩充方法、图像修复方法及装置-CN202311010871.7在审
发明人：吴宇 -专利权人：上海哔哩哔哩科技有限公司
申请日： 2023-08-10 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种样本图像扩充方法、图像修复方法及装置，样本图像扩充方法包括：基于样本图像，确定样本图像中包含目标对象的区域；根据区域对样本图像进行截取，得到至少一个包含目标对象的样本子图像作为扩充样本图像；将样本图像及扩充样本图像组合得到样本图像集合，以供修复模型基于样本图像集合训练，确定目标对象的特征，以修复不同区域的目标对象。截取得到包含目标对象的区域的样本子图像作为扩充样本图像，可以得到目标对象在不同区域的展示情况。利用扩充样本图像对修复模型进行训练，可以使修复模型具有更好地泛化性，可以对不同区域的目标对象进行识别，感知目标对象的各个特征，无需确定基准关键点，也可以更好地修复目标对象。
样本图像扩充方法修复装置

[发明专利]一种图像修复方法、装置及存储介质-CN202110771495.8有效
发明人：刘恩雨;李松南 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开一种图像修复方法、装置及存储介质，其中，方法包括对与样本对象相关联的原始样本图像进行降质处理，得到与样本对象相关联的降质样本图像；在确定对象关键点在降质样本图像中的样本位置信息时，对构建的与降质样本图像具有相同图像尺寸的待处理图像区域进行标记处理，得到与样本对象相关联的二值标记样本图像；将降质样本图像与二值标记样本图像输入初始网络模型，由初始网络模型基于二值标记样本图像对降质样本图像进行图像修复，得到修复样本图像；基于修复样本图像和原始样本图像采用本申请实施例，可以提升图像修复的质量和准确度。
一种图像修复方法装置存储介质

[发明专利]对抗样本图像生成方法及装置、电子设备和存储介质-CN202210481793.8在审
发明人：喻文健;杨定澄 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本公开涉及一种对抗样本图像生成方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：通过训练样本图像集对教师模型进行训练；根据训练样本图像集中的训练样本图像，对训练样本图像集进行增广处理，获得增广训练样本图像集；根据增广训练样本图像集以及训练后的教师模型，对代理模型进行训练；根据训练后的代理模型以及测试样本图像集中的测试样本图像，获得对抗样本图像；根据对抗样本图像，获得评估工具。根据本公开的实施例的对抗样本图像生成方法，可训练教师模型，并可使用教师模型来训练代理模型，获得对抗样本图像，并可使用增广训练集来增加代理模型学习到的暗知识，提升基于代理模型获得的对抗样本图像的迁移性，使安全评估的效率更高
对抗样本图像生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]样本图像的标注方法、装置及存储介质-CN201811584044.8有效
发明人：杨秀平;邹文艺;晋兆龙 -专利权人：苏州科达科技股份有限公司
申请日： 2018-12-24 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种样本图像的标注方法、装置及存储介质，属于图像处理技术领域，该方法包括：将n张样本图像输入预设的对象检测模型，得到每张样本图像的检测结果；从n张样本图像中确定检测结果满足筛选条件的待标注的样本图像，筛选条件用于筛选出与已有标注图像集中的样本图像不同的其它样本图像；对象检测模型是根据已有标注图像集训练得到的；对待标注的样本图像进行标注得到新增标注图像集，并将新增标注图像集添加至已有标注图像集中；可以解决对所有样本图像均进行标注时，对相似的样本图像重复标注浪费设备资源的问题；可以减少需要进行标注的样本图像的数量，节省设备资源。
样本图像标注方法装置存储介质

[发明专利]模型训练方法、信息生成方法、装置、设备和介质-CN202310532217.6在审
发明人：白亚龙;倪锦鸿;张炜;梅涛 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取训练图像数据集；对于每个训练图像数据，执行样本对生成步骤：确定每个剩余图像数据与训练图像数据之间的动态语境相似度；筛选出与训练图像数据之间对应动态语境相似度满足预设相似度条件的图像数据，作为目标图像数据；将目标图像数据和训练图像数据组成正样本图像数据对，将训练图像数据和每个剩余图像数据组成负样本图像数据对，得到负样本图像数据对组；对初始图像与文本语义转换模型进行模型训练，得到图像与文本语义转换模型该实施方式与人工智能有关，利用图像与文本语义转换模型，可以精准地将图像转换成对应的文本语义信息。
模型训练方法信息生成装置设备介质

[发明专利]图像处理方法、装置、设备及存储介质-CN202010971765.5有效
发明人：薛磊;阎姝含 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本申请公开了图像处理方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。方法包括：获取样本图像压缩数据；对样本图像压缩数据进行预解码，得到预解码的样本图像数据；将预解码的样本图像数据存储到存储空间；响应于执行图像处理模型训练任务，从存储空间读取预解码的样本图像数据；基于预解码的样本图像数据，获取训练图像处理模型所需的解码后的样本图像数据；基于解码后的样本图像数据训练图像处理模型。在上述过程中，预先将预解码的样本图像数据存储到存储空间，能够直接基于读取的预解码的样本图像数据获取解码后的样本图像数据，有利于缩短获取解码后的样本图像数据的耗时，提高图像处理模型训练任务的执行效率。
图像处理方法装置设备存储介质

[发明专利]文本图像生成、训练、文本图像处理方法以及电子设备-CN202211015424.6有效
发明人：郭若愚;杜宇宁;赖宝华;马艳军 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本发明提供了一种文本图像生成、训练、文本图像处理方法以及电子设备，涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：根据样本文本图像集的样本文本输出结果集和样本标签集，将样本文本图像集划分为至少一个样本文本图像子集；根据待裁剪样本文本图像集的样本文本输出结果集，确定待裁剪样本文本图像集的目标裁剪位置集；基于目标裁剪位置集对待裁剪样本文本图像集进行裁剪，得到至少一个裁剪样本文本图像子集；根据至少一个裁剪样本文本图像子集和至少一个样本文本图像子集，得到目标样本文本图像集。能够有效保证目标裁剪位置的准确性，有效避免字符信息被破坏，并且提高了目标样本文本图像集中样本文本图像的图像背景复杂度和图像多样性。
文本图像生成训练处理方法以及电子设备

[发明专利]基于生成对抗网络的双耳销钉缺陷样本的生成方法及装置-CN202011529353.2在审
发明人：杜馨瑜;顾子晨;高绍兵;邱健珲;程雨 -专利权人：中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所;北京铁科英迈技术有限公司
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的双耳销钉缺陷样本的生成方法及装置，其中该方法包括：采集双耳销钉样本图像，得到双耳销钉样本图像数据集；双耳销钉样本图像数据集包括正常样本图像及缺陷样本图像数据集；使用双耳销钉样本图像数据集训练CycleGAN模型，得到成对样本图像数据集；成对样本图像包括：正常样本图像及对应生成的缺陷样本图像；使用成对样本图像数据集，训练Pix2Pix网络模型，得到基于生成对抗网络的双耳销钉缺陷样本。本发明结合多种生成对抗网络模型特点，能通过处理正常样本有效地生成对应效果逼真的缺陷样本图像，为后续训练缺陷检测模型提供平衡且特征丰富的数据集，进而使得模型取得良好的训练效果。
基于生成对抗网络销钉缺陷样本方法装置

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