图像分割方法、模型的训练方法、装置、设备和存储介质.pdf
是你****辉呀
亲,该文档总共19页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
图像分割方法、模型的训练方法、装置、设备和存储介质.pdf
本申请公开了一种图像分割方法、模型的训练方法、装置、设备和存储介质,用于解决现有技术中影像评估资源紧张,且准确率难以保证的问题,其中该医学图像分割方法包括:获取目标图像序列,并对其中的多张图像进行特征提取,以获得多个特征图;对特征图执行M层特征降维,以获得M个中间层特征图;对特征图中的感兴趣区域提取的光流特征图执行N层特征降维,以获得N个中间层光流特征图;融合第M层特征降维获得的中间层特征图和第N层特征降维获得的中间层光流特征图,以获得特征图的空间交叉特征图;基于多个特征图的空间交叉特征图,从目标图像序列
图像数据筛选、图像分割模型训练方法、装置和存储介质.pdf
本申请涉及一种图像数据筛选方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:对各个待筛选图像进行预分割,得到各个待筛选图像对应的图像分割类别概率,基于图像分割类别概率计算得到各个待筛选图像对应的图像筛选度;基于图像筛选度从各个待筛选图像中进行筛选,得到第一筛选图像集和未选取图像集;计算第一筛选图像集与未选取图像集的第一相似度,基于第一相似度从第一筛选图像集中进行代表性图像筛选,得到第二筛选图像集;计算第二筛选图像集与已标注图像集的第二相似度,基于第二相似度从第二筛选图像集中进行多样性图像筛选,得到第一目标图
图像转换方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质.pdf
本发明实施例提供一种图像转换方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质,该图像转换方法包括:获取包含目标对象的第一图像,并将此图像输入图像编码网络中。将图像编码网络中的特征提取层提取出的第一图像特征作为随机噪声输入生成网络,同时将图像编码网络中的特征映射层提取出的第二图像特征作为随机潜码输入生成网络。生成网络可以根据输入的两图像特征生成包含目标对象的第二图像,且两图像的分辨率不同。通过该方案,可以实现生成的第二图像具有较高的清晰度,且其中包含的目标对象与第一图像中的目标对象具有一致性,也即是实现了图像由低分
农田图像分割模型训练方法、装置、电子设备和介质.pdf
本公开的实施例公开了农田图像分割模型训练方法、装置、电子设备和介质。方法的一具体实施方式包括:获取目标农田边界矢量数据和目标遥感图像;生成坐标集;生成与坐标集相对应的目标图像,其中,目标图像的分辨率与目标遥感图像的分辨率相同;对目标图像和目标遥感图像进行图像切割,得到切割后图像子集和切割后遥感图像子集;将切割后图像子集中的切割后图像作为训练标签,切割后遥感图像子集中的切割后遥感图像作为训练数据,在二分类语义分割的技术框架下采用对抗学习的方式,对初始农田图像分割模型进行训练,得到训练后的农田图像分割模型。该
图像的分析方法、模型的训练方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请提供一种图像的分析方法、模型的训练方法、装置、设备及存储介质。方法包括:获取脸部图像;确定出所述脸部图像中脸部的轮廓;通过分析所述轮廓的特征,以确定所述脸部是否完整。通过对图像中人脸的轮廓进行分析可以有效确定人脸是否完整,可以避免将脸部不完整的低质量图像用于后续处理,以确保良好的处理效果。