一种图像分类方法及相关设备.pdf
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一种图像分类方法及相关设备.pdf
本发明涉及信息处理领域,尤其涉及一种图像分类方法及相关设备。其中,所述方法应用于终端设备,包括:检测到图库新增图像时,识别所述新增图像的图像特征;将所述新增图像的图像特征分别与多个已有图像类的图像特征进行比对;根据所述比对的结果,确定所述新增图像的初分类结果,所述初分类结果包含至少一个所述已有图像类;响应于对所述分类结果的校准指令,显示校准界面,所述校准界面包含所述新增图像的初分类结果;获取对所述初分类结果的校准操作;根据所述校准操作,确定所述新增图像的目标分类结果。本发明实施例中,通过对初分类结果的校准
一种图像分类方法及其相关设备.pdf
本申请提供一种图像分类方法及其相关设备,可准确判断目标图像的特征落于哪一个类别对应的目标概率分布,从而准确得到目标图像的分类结果。本申请的方法包括:获取目标图像;通过图像分类模型对目标图像进行处理,得到分类结果,分类结果用于在多个类别中确定目标图像所属的类别,该处理用于令目标图像的特征符合目标概率混合分布,目标概率混合分布包含与多个类别一一对应的多个目标概率分布,每个目标概率分布具有一个偏度,任意两个偏度之间存在夹角。
多标签图像分类方法、装置及相关设备.pdf
本申请涉及人工智能及数字医疗技术领域,提供一种多标签图像分类方法、装置、计算机设备与存储介质,包括:调用语义转换模型处理标签,得到标签对应的标签语义向量;调用特征提取模型处理已分类图像,得到特征语义向量;根据标签语义向量与特征语义向量计算实际相关性值,将已分类图像作为输入向量,已分类图像对应的标签作为输出向量训练多标签图像分类模型;调用多标签图像分类模型处理待分类图像,得到初始标签集;调用语义转换模型处理初始标签集,得到初始标签集中每一初始标签对应的目标标签语义向量;获取每一目标标签语义向量间的语义关系,
图像分类模型的训练方法、图像分类方法、装置及设备.pdf
本申请提供了一种图像分类模型的训练方法、图像分类方法、装置及设备,属于人工智能技术领域。方法包括:获取第一样本数据集;获取第二样本数据集;基于第一样本数据集,采用自监督的方式对图像分类模型进行预训练,得到第一图像分类模型;基于第二样本数据集,对第一图像分类模型进行训练,得到目标图像分类模型。上述技术方案,通过在预训练时引入图像类型标签和染色固定标签,使得第一图像分类模型能够学习到样本染色图像本身的特征,该第一图像分类模型能够对细胞进行较为精确的分类,再基于样本细胞图像和细胞标签对该第一图像分类模型进行训练
一种图像显示方法、图像处理方法和相关设备.pdf
本发明实施例提供一种图像显示方法、图像处理方法和相关设备,该方法包括:接收并存储处理器端发送的原始图像,所述原始图像为所述处理器端渲染生成的图像;从所述原始图像获取第一图像;在第一时刻与第二时刻之间显示所述第一图像;从所述原始图像获取第二图像;在第二时刻与第三时刻之间显示所述第二图像。本发明实施例可以降低处理器端的渲染量和传输量。