图像处理及网络训练方法、装置、设备和存储介质.pdf
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图像处理及网络训练方法、装置、设备和存储介质.pdf
本公开实施例提出了一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质中,该方法包括:获取车牌的背景模板;所述背景模板用于表征车牌图像中除车牌文本图之外的背景图像,所述背景模板中包括至少一个车牌文本图的预留区域;基于预设的文本文件,生成至少一个车牌文本图;将生成的所述至少一个车牌文本图添加到所述预留区域,得到车牌图像。
图像处理、图像处理网络训练方法、装置、设备及介质.pdf
本申请公开了一种图像处理、图像处理网络训练方法、装置、设备及介质,属于人工智能技术领域。本申请实施例,对于图像序列,除了提取时序特征之外,还创新性地获取图像序列的空间特征,这样提取到的特征不仅能够体现图像序列中至少两个图像中时序上的相关性,还能够体现图像序列中至少两个图像中空间上的相关性,综合两种特征进行图像重构,能够使得目标图像中融合有图像序列中更多的特征,从而提高目标图像的信噪比和准确性。
图像处理方法和装置、神经网络的训练方法、存储介质.pdf
一种基于神经网络的图像处理方法和装置、用于图像处理的神经网络的训练方法以及计算机可读存储介质。所述神经网络包括依次连接的卷积计算层组、通道压缩层组、反卷积计算层组。所述图像处理方法包括:利用所述卷积计算层组对输入图像执行卷积处理以得到所述输入图像的特征图;利用所述通道压缩层组对所述输入图像的特征图执行通道压缩处理以得到所述输入图像的中间分数图;以及利用所述反卷积计算层组对所述输入图像的中间分数图进行反卷积处理以得到所述输入图像的目标分数图。
视频图像处理方法和装置、神经网络训练方法、存储介质.pdf
一种基于神经网络的视频图像处理方法和装置、用于视频图像处理的神经网络的训练方法以及计算机可读存储介质。该基于神经网络的视频图像处理方法包括:获取图像组,其中,图像组包括第i帧图像、第i帧概率图和第i+1帧图像,i为正整数;以及利用神经网络对输入的图像组执行图像分割处理以获得第i+1帧图像的第i+1帧概率图。
图像处理模型的训练方法和装置、存储介质及电子设备.pdf
本发明公开了一种图像处理模型的训练方法和装置、存储介质及电子设备。其中,该方法包括:获取每个训练样本在每个迭代周期内进行模拟训练后得到的样本损失值;根据获取到的训练样本在多个迭代周期内得到的多个样本损失值,确定训练样本所属的样本类型,其中,样本类型用于指示训练样本在模拟训练中达到收敛条件的收敛程度;为目标样本类型的目标训练样本添加关注标记,并利用目标训练样本对原始模型进行模型训练,直至得到达到与目标样本类型相匹配的第二收敛条件的目标模型,其中,关注标记用于指示增加目标训练样本在每个迭代周期内的模型训练中的