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[发明专利]一种数据标注方法、装置及存储介质-CN202210966022.8在审
发明人：黄琴 -专利权人：零束科技有限公司
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请提供一种数据标注方法、装置及存储介质，该方法包括：根据待标注街景数据确定语义分割模型，并根据该语义分割模型，确定自监督学习模型，使用无标签的街景数据对自监督学习模型进行训练，将训练好的自监督学习模型的特征提取器移植到语义分割模型中，使用移植后的语义分割模型对待标注街景数据进行数据标注。这种数据标注方法，利用无标签数据对语自监督学习模型进行训练，再使用移植特征提取器的方式获取训练好的语义分割模型，进行对图像数据的语义分割和数据标注，减少了语义分割模型构建和训练过程中需要的带标签数据的数据量，在保证使用语义分割模型进行数据标注准确性的同时，提高了标注效率，降低了标注成本。
一种数据标注方法装置存储介质

[发明专利]一种基于多任务学习的图像分割方法-CN202211527682.2在审
发明人：张利欣;孙涵;刘红敏;樊彬;曾慧 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多任务学习的图像分割方法，包括：构建样本数据集；其中，样本数据集由对比学习数据集、网状结构图像、对应语义分割标签和对应关系向量标签组成；构建基于对比学习的特征提取器；构建基于多任务学习的图像分割模型；其中，图像分割模型包括共享编码器、语义分割任务模块和关系预测任务模块；基于对比学习数据集对特征提取器进行训练；基于网状结构图像、对应语义分割标签和对应关系向量标签构成的样本数据集对图像分割模型进行训练；利用训练好的图像分割模型对待分割图像进行语义分割，得到分割结果。本发明的图像分割方法有效提升了网状结构图像分割精度，解决了目前网状结构图像分割精度不够理想的技术问题。
一种基于任务学习图像分割方法

[发明专利]一种基于无标注数据的医疗图像分割方法-CN201810331487.X在审
发明人：王好谦;宋磊;王兴政;方璐;戴琼海 -专利权人：深圳市未来媒体技术研究院;清华大学深圳研究生院
申请日： 2018-04-13 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无标注数据的医疗图像分割方法，包括以下步骤：A1：采用有标注数据对分割网络进行训练；A2：将包含无标注数据和有标注数据的训练图像输入到所述分割网络进行分割，并将得到的分割结果输入到评价网络；A3：采用所述评价网络对分割结果进行评价；A4：对所述分割网络和所述评价网络进行对抗式训练；A5：当所述分割网络和所述评价网络达到动态平衡时，根据所述分割网络得到无标注数据的最终分割结果。本发明实现了无标注医疗图像的端到端分割，而不需要提前标注好大量医疗图像再用这些标注好的图像来训练分割网络，方法简单高效。
标注分割网络医疗图像分割结果动态平衡训练图像端到端图像对抗

[发明专利]网格数据分割方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202211107039.4在审
发明人：方昊 -专利权人：深圳市其域创新科技有限公司
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请涉及模型分割处理技术领域，公开了一种网格数据分割方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取网格数据，网格数据包含多个网格；通过第一神经网络学习每个网格的语义标签，得到网格数据所包含的语义标签集；对网格数据进行聚类分割，得到若干分割单元；通过马尔科夫随机场模型计算若干分割单元中每个网格属于语义标签集中每种语义标签的平均概率；基于图分割算法，根据若干分割单元中每个网格属于每种语义标签的平均概率，确定每个分割单元所对应的语义标签；将相邻的且具有相同语义标签的分割单元融合为一个分割域，得到分割结果。通过上述方式，本申请解决了无法对复杂模型进行准确分割的问题。
网格数据分割方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]显示装置、便携终端、以及显示装置的控制方法-CN201210216006.3有效
发明人：高田诚;平林尚史 -专利权人：精工爱普生株式会社
申请日： 2012-06-26 - 公布日： 2013-01-09 - 主分类号： G06K15/00 文献下载
摘要：本发明提供显示装置、便携终端、以及显示装置的控制方法，可与印刷数据的数据量无关地适当进行预览显示。该显示装置预览显示用于在印刷带(T)上印刷图像的印刷数据，该显示装置的特征是具备：分割数据生成部(41)，其对印刷数据进行N分割，生成N个分割数据（N为大于等于的1整数、111～115）；和预览显示部(43)，其在工作区域内展开N个分割数据中的包含预览显示的对象区域(E6)的对象分割数据，并从该工作区域中读出对象分割数据，由此进行预览显示，分割数据生成部(41)根据带的带宽以及印刷印刷数据时的带长来决定
显示装置便携终端以及控制方法

[发明专利]数据处理装置、方法和程序以及记录装置、方法和程序-CN200810098252.7无效
发明人：前笃;有留宪一郎;矶部幸雄 -专利权人：索尼株式会社
申请日： 2008-05-28 - 公布日： 2008-12-03 - 主分类号： G11B27/02 文献下载
摘要：本发明公开了数据处理装置、数据处理方法、数据处理程序、记录装置、记录方法和记录程序，其中，该数据处理装置将流数据分割成多个部分。评价值计算部基于评价函数计算所述流数据的分割候选位置处的评价值。分割候选位置获取部以每个预定的单位获取流数据的分割候选位置。控制部基于比较部的比较结果决定流数据的分割位置。当比较部的比较结果表明第一分割候选位置处的评价值没有超过阈值时，控制部使分割候选位置获取部获取第二分割候选位置。通过本发明，当适当设定评价值时，可以获取可适当决定流数据的分割位置的效果。
数据处理装置方法程序以及记录

[发明专利]基于级联决策和交互标注自提升的弱监督语义分割方法-CN202210087653.2在审
发明人：缪佩翰;励雪巍;李玺 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于级联决策和交互标注自提升的弱监督语义分割方法。具体包括如下步骤：获取目标域数据集和网络域数据集；利用目标域数据集在现有弱监督语义分割网络训练框架上训练得到目标域分割网络；目标域分割网络对网络域数据集进行推断，得到每张网络图像分割结果的像素点集合，并进行数据清洗，获得单类标签网络数据集和多类标签网络数据集；利用获得的数据集在弱监督语义分割网络训练框架上训练得到网络域分割网络；目标域分割网络、网络域分割网络和已有显著性目标检测网络对目标域数据集进行推断，得到目标域像素级掩膜、网络域像素级掩膜和显著性图来级联决策得到最终像素级掩膜；利用最终像素级掩膜监督训练得到最终分割网络。
基于级联决策交互标注提升监督语义分割方法

[发明专利]描画装置及描画方法-CN201811004752.X有效
发明人：古仲裕;永井妥由;山本强志;八坂智 -专利权人：株式会社斯库林集团
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：描画数据生成部根据整体图案数据依次生成多个分割描画数据并传送给描画控制部，多个分割描画数据分别对应于将基板上的一个带区域在移动方向上进行分割而得到的多个分割区域。在带描画时间比带描画数据准备时间长时，从开始生成多个分割描画数据起至开始对最初的分割区域进行描画的延迟时间为与最初的分割区域对应的分割描画数据的生成/传送所需的时间。在带描画时间为带描画数据准备时间以下时，延迟时间为开始对最后的分割区域进行描画的描画开始时刻成为多个分割描画数据的生成/传送的完成时刻的时间。能够提高描画装置的产量。
描画装置方法

[发明专利]一种基于超体素的点云数据分割方法-CN201611111975.7有效
发明人：王泉;杨鹏飞;田玉敏;罗楠;姜媛媛 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-12-06 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： G06T7/162 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超体素的点云数据分割方法，通过考虑点云数据的三维几何关系和区域连通性，利用聚类的方法将点云数据进行过分割，得到依附于目标边界的超体素；计算超体素数据平面拟合的残差值，依该值对其进行排序和筛选得到有效的种子超体素，并利用法线分布直方图、测地距离和欧式距离的差值进行区域增长，最终实现对点云数据的分割处理。以室内局部场景的点云数据作为输入，通过利用超体素和区域增长算法实现点云数据的精确分割。本发明与传统的点云分割方法相比，在保证分割效率的前提下，避免了直接处理点云数据所导致的欠分割和过分割问题，得到具有精确边界信息的分割结果，而且分割方法对点云数据的采样密度和噪音是健壮的。
一种基于超体素数据分割方法

[发明专利]图像分割方法、装置、电子设备和存储介质-CN202111604890.3在审
发明人：杜可斌;汪雄 -专利权人：北京和华瑞博医疗科技有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像分割方法、装置、电子设备和存储介质，涉及计算机技术领域，以解决对手术用的CT图像进行图像分割的方法，分割精度较低、速度较慢，不利于临床应用的问题。方法包括：获取第一CT图像；将第一CT图像划分为多个patch数据；采用预先获取的基于UNet的图像分割模型分别对每个patch数据进行前向传播计算，获取每个patch数据的图像分割预测结果；将所有patch数据的图像分割预测结果进行拼接处理，获取第一CT图像的股骨数据和胫骨数据的图像分割结果。本公开可以应用在对手术用的下肢CT图像的股骨数据和胫骨数据进行分割的过程中。
图像分割方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像处理装置、图像处理系统以及程序-CN201110056359.7有效
发明人：黑川和范 -专利权人：富士施乐株式会社
申请日： 2011-03-09 - 公布日： 2012-04-11 - 主分类号： H04N1/00 文献下载
摘要：本发明公开一种图像处理装置、图像处理系统以及程序，该装置包括：接收单元，其接收拼版而成的多个页面的全部图像数据；输入单元，其输入竖直方向和水平方向上的页面数目以及页面打开方向；计算单元，其基于页面数目和页面打开方向来计算分割数目；全部图像数据分割单元，其基于分割数目将全部图像数据分割为经分割的图像数据；以及获取单元，其从全部图像数据中获取装订宽度和书脊宽度，其中，通过根据装订宽度、书脊宽度、打印纸张的长度、经分割的图像数据的长度、以及经分割的图像数据在修正方向上的页面数目计算页边距，来修正经分割的图像数据的打印位置。
图像处理装置系统以及程序

[发明专利]一种基于图像分割网络的遥感图像分割方法及装置-CN202111521387.1在审
发明人：周祖煜;白博文;王俊霞;陈煜人;余敏;张澎彬;李天齐;刘俊 -专利权人：杭州领见数字农业科技有限公司
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于图像分割网络的遥感图像分割方法及装置，应用于农用地管理及农业可持续发展领域，包括：获取待测遥感图像数据；根据图像分割网络模型对所述待测遥感图像数据进行分割处理，得到第一遥感图像数据；对所述第一遥感图像数据采用滑动窗口重叠方式进行拼接，得到拼接后的第二遥感图像数据，以完成对所述待测遥感图像数据的分割。本申请通过训练样本数据得到图像分割网络模型，再对待测遥感图像数据进行分割，并对其采用重叠滑动窗口的方式进行拼接，得到最终的第二遥感图像数据，从而提高了对图像分割的速度，精度以及抗噪声能力。
一种基于图像分割网络遥感方法装置

[发明专利]一种垂直分割数据的个性化差分隐私保护方法及系统-CN202110431749.1有效
发明人：唐朋;郭山清;胡程瑜;白兴涛;刘高源;张芷源 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明属于数据安全与隐私保护领域，提供了一种垂直分割数据的个性化差分隐私保护方法及系统，其中，该方法在聚合服务器内完成，包括基于隐私预算分割来调整垂直分割数据的隐私保护强度；以多次与数据拥有者交互的形式共同计算多组垂直分割数据的属性集合的边际分布，并按照调整后的相应隐私保护强度在每一个边际分布中加入相适应的噪音，以满足差分隐私保护要求；根据含有噪音的垂直分割数据属性集合的边际分布，一致性校验估算并调整多个垂直分割数据属性集合的真实边际分布，最终展示出不同属性的垂直分割数据的关系图且同时满足垂直分割数据的个性化差分隐私保护
一种垂直分割数据个性化隐私保护方法系统

[发明专利]数据处理方法、半导体集成电路-CN200980160133.2无效
发明人：高桥司;濑崎朋久;坪井宣洋;三野吉辉 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 2009-12-10 - 公布日： 2012-05-16 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本发明提供一种数据处理方法、半导体集成电路。对存储第i个分割数据串的第i个特定块执行读出处理(ST102～ST111)(ST101)。在无法正常读出第i个分割数据串的情况下，对多个普通块组各自所包含的存储第i个分割数据串的第i个普通块依次执行读出处理(ST114)。在能够正常读出第i个分割数据串的情况下，判定p个分割数据串的读出是否已完成(ST112)。在被判定为p个分割数据串的读出未完成的情况下，对存储接在第i个分割数据串之后的第i+1个分割数据串的第i+1个特定块执行读出处理(ST115)。
数据处理方法半导体集成电路

[发明专利]基于小波谱迁移的双向跨模态无监督图像分割域适应方法-CN202211483011.0在审
发明人：刘绍雷;宋志坚;王满宁 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波谱迁移的双向跨模态无监督图像分割域适应方法，包括：构建源域数据与目标域数据，基于所述源域数据与所述目标域数据获取迁移数据；基于所述迁移数据构建域分割模型；基于自训练策略对所述域分割模型进行优化，获取最优分割模型；基于所述最优分割模型进行图像域分割。本发明提出的双向跨模态无监督域适应框架摒弃了传统的对抗网络训练方式，显式地缩小了源域和目标域的数据差异，从而有效提升了在目标域的分割性能。
基于波谱迁移双向跨模态无监督图像分割适应方法

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