图像模型数据处理方法、装置以及电子设备.pdf
书生****瑞梦
亲,该文档总共22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
图像模型数据处理方法、装置以及电子设备.pdf
本申请实施例公开了一种图像模型数据处理方法、装置以及电子设备。所述方法包括:当进入所述图像模型文件加载场景时,加载经过预处理后的图像模型文件,所述预处理包括将所述图像模型文件中的原始数据处理为目标显示模型所能直接识别的目标数据,且所述预处理由所述第一电子设备以外的第二电子设备执行;在所述加载完成后,将从所述图像模型文件中得到的所述目标数据输入到所述目标显示模型进行渲染以显示对应的图像。在本方法中,对于第一电子设备在进行渲染以显示对应的图像的过程中不需要再次进行图像模型文件中的原始数据解析操作,进而可以降低
模型数据处理方法、装置、电子设备以及计算机可读介质.pdf
本发明公开了一种模型数据处理方法和装置,涉及人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括:获取待处理数据集中至少两种不同模态的数据;对至少两种不同模态的数据进行特征提取后拼接和/或叠加,得到特征序列;对特征序列进行模型映射处理,得到与自回归模型相适配的多模态输入数据;将多模态输入数据输入自回归模型,得到自回归模型输出的单模态结果。该实施方式提高了模型输入数据的信息量的丰富度。
图像处理装置、模型训练装置以及模型训练方法.pdf
本发明提供自适应地进行结构感知从而能够提高医用图像的分割处理的精度的图像处理装置、模型训练装置以及模型训练方法。实施方式的模型训练装置用于训练医用图像的分割模型,具备:取得部,取得包括管状物分割结果的样本医用图像作为训练数据;中心线提取部,提取所述样本医用图像中的管状物的中心线;膨胀部,对所述中心线提取部提取的中心线进行膨胀,得到膨胀后的中心线;损失函数设定部,设定将包含所述膨胀后的中心线的像素矩阵作为权重矩阵的损失函数;以及学习部,使用所述损失函数设定部设定的所述损失函数,对所述训练数据进行学习,从而输
图像处理装置、图像处理方法以及电子设备.pdf
本发明提供图像处理装置、图像处理方法以及电子设备,以克服现有的轮廓提取技术所存在的轮廓提取精度和/或准确度较低的问题。上述图像处理装置包括:特征提取单元,用于提取图像中目标对象的待处理轮廓的形状特征和/或波动特征;以及拒识处理单元,用于在满足以下条件中的至少一个的情况下拒绝将待处理轮廓作为目标对象的轮廓检测结果:待处理轮廓的形状特征与预定形状模型之间的相似度低于第一相似度阈值,以及待处理轮廓的波动特征与预定波动特征模型之间的相似度低于第二相似度阈值。本发明的上述技术能够应用于图像处理领域。
图像数据处理方法、装置、设备以及介质.pdf
本申请实施例提供了一种图像数据处理方法、装置、设备以及介质,该方法具体涉及图像实例分割,可以应用在计算机视觉任务中。该方法包括:在源图像中获取具有不同尺寸的M个对象特征图,获取每个对象特征图中的像素点所对应的分类置信度,M为正整数;获取每个对象特征图中的像素点所对应的初始预测极径,根据初始预测极径在每个对象特征图中获取轮廓采样点,将轮廓采样点的极径偏差和初始预测极径之和,确定为每个对象特征图中的像素点所对应的目标预测极径;根据每个对象特征图中的像素点所对应的分类置信度和目标预测极径,在源图像中确定用于表征