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[发明专利]一种小样本图像分类方法、装置、设备及介质-CN202210403647.3在审
发明人：陈芝琳;王云田;郁健峰;朱元豪;周伟 -专利权人：中汽创智科技有限公司
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本申请提供一种小样本图像分类方法，包括:获取支持图像集和查询图像集；支持图像集包括若干个分类标签，每个分类标签对应若干张支持图像，支持图像的数量小于预设数量阈值，查询图像集包括若干张待分类的查询图像；将每个分类标签对应的若干张支持图像和查询图像分别输入卷积神经网络，进行逐层特征遍历提取和跨层特征遍历提取，得到每个分类标签对应的若干张支持图像的第一原型特征和查询图像的第二原型特征；根据每个分类标签对应的若干张支持图像的第一原型特征，确定每个分类标签的第三原型特征；基于第二原型特征和第三原型特征之间的相似度，从若干个分类标签中确定查询图像所属的目标标签。
一种样本图像分类方法装置设备介质

[发明专利]基于社群潜在主题挖掘的自动图像标注的方法-CN200910099916.6无效
发明人：吴飞;邵健;庄越挺;陈烨;朱科 -专利权人：浙江大学
申请日： 2009-06-18 - 公布日： 2010-03-31 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于社群潜在主题挖掘的自动图像标注的方法。包括如下步骤：1)采用隐狄利克雷分配模型对单个社群里的隐含主题进行挖掘；2)通过对社群潜在主题分析得到图像标签和隐含主题的概率分布后，删除社群图像标签和隐含主题概率小于设定值k的图像标签来对社群图像标签进行“去噪”过滤；3)通过相似图像标签传播产生待标注图像的图像候选标注标签；4)根据图像候选标注标签与图像的隐含主题之间相关性对图像候选标注标签进行优化；5)通过多社群信息融合得到图像最终标注结果。本发明充分利用了社会共享网络中图像所在不同社群的信息以及社群潜在主题信息来对图像进行标注，比传统标注方法产生的标注结果更准确。
基于社群潜在主题挖掘自动图像标注方法

[发明专利]模型训练方法、图像分类方法、系统、设备及介质-CN202111653650.2在审
发明人：吕心铋;罗超;梁贤朋;邹宇 -专利权人：携程旅游信息技术（上海）有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型训练方法、图像分类方法、系统、设备及介质，包括：获取训练集，该训练集包括历史图像多标签数据；根据Repulsion Loss函数和BCE_FocalLoss函数计算得到新的损失函数；基于历史图像标签数据以及新的损失函数训练神经网络模型，以得到图像多标签分类模型。本发明利用基于Repulsion Loss函数和BCE_FocalLoss函数计算得到的新的损失函数，再结合历史图像多标签数据训练神经网络模型，以得到图像多标签分类模型；以便利用图像多标签分类模型实现对图像多标签的准确分类，提高了图像多标签分类模型的准确性。
模型训练方法图像分类系统设备介质

[发明专利]一种基于神经网络可解释性的图像标注方法-CN202211370984.3在审
发明人：时鹏;张会可;蒋立武;张帆;荆杰;张艾东;李丽敏 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络可解释性的图像标注方法，包括：对获取的图像进行分类，得到图像正确的类别标签；利用带有类别标签的图像训练卷积神经网络；以训练好的卷积神经网络为待解释的神经网络，以待标注图像及其正确的类别标签为输入，使用神经网络可解释性算法对训练好的卷积神经网络进行解释，解释过程结束后得到和输入图像及图像类别相关的热力图；基于所述热力图得到待标注图像的语义分割标签和目标检测标签。本发明可以根据类别标签生成目标检测标签和语义分割标签，从而大幅减少图像的标注工作量。
一种基于神经网络解释性图像标注方法

[发明专利]基于图像识别的广告投放方法及系统-CN201810919203.9在审
发明人：苏方业;崔建兴 -专利权人：微梦创科网络科技（中国）有限公司
申请日： 2018-08-14 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于图像识别的广告投放方法及系统，所述方法包括：采集海量人脸图像，提取预设比例的人脸图像，根据预设特征标签对人脸图像进行特征标签标记，将具有特征标签标记的人脸图像，通过卷积神经算法进行训练，得到图像识别模型；在当前用户登录客户端时，获取当前用户的面部图像，使用图像识别模型进行识别，得到当前用户面部图像的特征标签；根据当用户面部图像的特征标签，向当前用户投放相匹配的广告。通过机器学习的方法，精准的识别了用户的面部特征标签和穿戴特征标签，并将用户的特征标签与广告的内容进行匹配投放，提升了广告投放的精准度。
特征标签人脸图像图像识别广告投放用户面部图像预设匹配用户登录客户端投放机器学习面部特征面部图像精准度穿戴广告卷积算法标签采集神经

[发明专利]一种训练方法、图像质量确定方法及装置、电子设备-CN202110854194.1在审
发明人：尹亮 -专利权人：北京世纪好未来教育科技有限公司
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开提供一种训练方法、图像质量确定方法及装置、电子设备，涉及图像质量分析技术领域。该训练方法包括：基于样本图像集生成多个多标签数据，每个多标签数据包括目标图像以及目标图像的多种质量标签的属性值，每个样本图像的分辨率与相应目标图像的分辨率相同，至少两个多标签数据包括的目标图像的尺寸不同，基于多个所述多标签数据分批次训练多标签分类模型，所述多标签分类模型在至少两批训练时的图像输入尺寸不同。训练完成的多标签分类模型支持多个尺寸的图像质量确定，具有较高的泛化能力和鲁棒性。
一种训练方法图像质量确定装置电子设备

[发明专利]图像处理方法和装置、存储介质、电子设备-CN201810585679.3有效
发明人：陈岩 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2018-06-08 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质，获取待检测图像，根据多标签分类模型对待检测图像进行场景识别，得到待检测图像对应的标签，多标签分类模型为根据包含多种场景要素的多标签图像得到的将待检测图像对应的标签作为场景识别的结果进行输出。因为多标签分类模型为根据包含多种场景要素的多标签图像所得到的场景识别模型，所以可以对包含不同场景要素的图像，进行场景识别之后直接较为准确地输出这个图像中多个场景分别对应的标签。因此提高了对包含不同场景要素的图像进行场景识别的准确性，且同时提高了场景识别的效率。
图像处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种扁平酒瓶标签粘贴缺陷自动检测方法-CN201310703385.3有效
发明人：陈从平;邹雷;黄正;吴刚 -专利权人：三峡大学
申请日： 2013-12-19 - 公布日： 2014-04-02 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：一种扁平酒瓶标签粘贴缺陷自动检测方法，包括照明取像系统、图像处理系统、算法处理系统；所述照明取像系统采集已贴标签的酒瓶图像；所述图像处理系统依次通过：图像对比度拉伸变换、图像降噪处理、图像阈值处理、图像填充处理对所获得的酒瓶图像进行预处理；所述算法处理系统，定位酒瓶瓶身和设定点在酒瓶图像中的位置，并将标签正确粘贴时特殊点与标签的位姿关系、和需要检测的图像中特殊点与标签的位姿关系进行对比，以此来判断标签是否有粘贴缺陷。本发明可以检测常用的标签检测方法和一般的视觉检测方法无法检测的扁平酒瓶的标签粘贴缺陷。
一种扁平酒瓶标签粘贴缺陷自动检测方法

[发明专利]多条码扫描方法及其系统-CN201910648120.5在审
发明人：郑世晖;郭俊佑;陈业盛 -专利权人：神讯电脑（昆山）有限公司;神基科技股份有限公司
申请日： 2019-07-18 - 公布日： 2021-01-19 - 主分类号： G06K7/14 文献下载
摘要：一种多条码的扫描方法及其系统，所述多条码的扫描方法包括：读取一个标签模板，其中标签模板记录既定数量的条码态样及其相对配置方位；拍摄标签以撷取标签的标签影像，其中标签的表面具有若干个条码；分析标签影像以取得标签影像中条码的条码图像、各条码图像的条码类型及相对座标；根据标签模板检测条码图像的条码类型及条码图像的相对座标，以从条码图像中找出相符于标签模板的既定数量的待输出条码图像；解码待输出条码图像以得到各待输出条码图像所代表的信息
条码扫描方法及其系统

[发明专利]一种图像搜索方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011114560.1在审
发明人：刘李进 -专利权人：北京神州泰岳智能数据技术有限公司
申请日： 2020-10-19 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本申请提供一种图像搜索方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获得待搜索文字；在类别树形结构中查找待搜索文字对应的类别子树，类别子树包括：待搜索文字对应的类别标签和类别标签下的从属类别标签；根据类别标签和类别标签下的从属类别标签搜索图像在上述的实现过程中，通过在类别树形结构中查找待搜索文字对应的类别标签和类别标签下的从属类别标签；根据类别标签和类别标签下的从属类别标签搜索图像，从而获得待搜索文字对应的类别的从属类别标签对应的图像，有效地提高了图像搜索的查准率
一种图像搜索方法装置电子设备存储介质

[发明专利]生成卷积神经网络学习用图像数据集的方法及计算装置-CN201910810618.7在审
发明人：金桂贤;金镕重;金寅洙;金鹤京;南云铉;夫硕焄;成明哲;呂东勋;柳宇宙;张泰雄;郑景中;诸泓模;赵浩辰 -专利权人：斯特拉德视觉公司
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2020-03-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及生成至少一个学习用数据集的方法和计算装置，上述方法包括：(a)步骤，计算装置获得(i)原始图像及(ii)使用原始标签和任意特定物体的图像对应的边界框生成的初始合成标签；及(b)步骤，上述计算装置使CNN模块利用上述原始图像及上述初始合成标签生成第一合成图像及第一合成标签；其中，上述第一合成标签是通过使与上述特定物体的图像对应的特定标签对应于与上述特定物体的图像对应的上述边界框的上述初始合成标签内的位置的方式添加至上述原始标签而生成的，上述第一合成图像是通过使上述特定物体的特定图像对应于与上述特定物体的图像对应的上述边界框的上述初始合成标签内的位置的方式合成于上述原始图像的图像。
生成卷积神经网络习用图像数据方法计算装置

[发明专利]一种图像识别方法、电子设备及计算机可读存储介质-CN202110657078.0在审
发明人：葛霖 -专利权人：腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，获取待识别的目标图像；获取待识别的目标图像；对目标图像进行标签识别，得到标签识别结果；确定标签识别结果中是否存在预设的信息标签；若标签识别结果中存在信息标签，则识别出目标图像中的所有敏感信息内容；确定信息标签及敏感信息内容中的目标关联信息；基于信息标签、敏感信息内容、目标关联信息，确定目标图像的识别结果。本申请借助信息标初步确定目标图像中携带的信息类型，快速对目标图像有一个大体识别；之后可以准确确定目标图像中携带的具体信息，且需对图像中信息间的关联信息进行识别；最后基于信息标签、敏感信息内容、目标关联信息准确对目标图像进行识别
一种图像识别方法电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]模型训练系统、方法、设备及存储介质-CN202011334852.6在审
发明人：薛致远;李亚乾;郭彦东;杨林 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：所述系统包括：标注模块、训练模块、测试模块；标注模块，用于获取无标签图像集合；将无标签图像集合聚类成n类，得到n类无标签图像子集合；基于有标签图像集合分别对n类无标签图像子集合标注标签；将完成标签标注的无标签图像子集合加入有标签图像集合，得到训练图像集合和测试图像集合；训练模块，用于基于训练图像集合，对神经网络模型进行训练，得到完成训练的神经网络模型；测试模块，用于基于测试图像集合对完成训练的神经网络模型进行测试，得到测试结果；将测试结果反馈给训练模块
模型训练系统方法设备存储介质

[发明专利]图像标签的推荐方法、装置及电子设备-CN201910930083.7在审
发明人：林江科;袁燚 -专利权人：网易(杭州)网络有限公司
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G06F16/535 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像标签的推荐方法、装置及电子设备，该方法包括：获取待推荐标签的目标图像；对目标图像进行特征提取，得到目标图像的特征向量；基于目标图像的特征向量和由聚类算法预先得到的多个图像类簇，确定目标图像对应的目标图像类簇；其中，每个图像类簇中均包含有多张库存图像，每张库存图像都标注有至少一个标签；同一个图像类簇中的库存图像之间的特征相似度大于不同图像类簇中的库存图像之间的特征相似度；基于目标图像类簇的库存图像包含的每种标签的出现频率，确定目标图像的推荐标签。本发明可以有效改善现有的图像标签推荐技术，在降低标签推荐难度的同时也能够较好地提升用户体验。
目标图像图像类簇库存标签特征相似度特征向量图像标签装置及电子设备标签推荐聚类算法特征提取用户体验标注

[发明专利]一种图像分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN201911284976.5在审
发明人：张志伟;闫瑞;林靖 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06F16/65 文献下载
摘要：本公开是关于一种图像分类方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，用以解决相关技术中图像分类技术准确度较低的问题，本公开方法包括：对待识别数据集中的图像进行分类，确定待识别数据集中图像的类别标签；提取各图像的文本特征以及各图像的类别标签的文本特征，其中图像的文本特征用于表示图像中对象的状态；根据各图像的文本特征以及相应图像的类别标签的文本特征，确定各图像与相应类别标签的匹配度；根据确定的匹配度，从同一类别标签对应的各图像中确定类别标签对应的目标图像。由于本公开实施例对图像分类后，进一步根据图像中对象的状态与图像的类别标签的匹配度，对同一类别标签的图像进一步筛选，提高了分类的准确度。
一种图像分类方法装置电子设备存储介质

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