图像处理方法及装置、图像处理模型的训练方法及装置.pdf
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图像处理方法及装置、图像处理模型的训练方法及装置.pdf
本发明提供了一种图像处理方法及装置、图像处理模型的训练方法及装置,涉及图像处理技术领域,该图像处理方法包括:获取原始衍射图像;将原始衍射图像输入至图像处理模型;通过图像处理模型对原始衍射图像进行复原处理,得到原始衍射图像对应的目标标准图像。本发明能够简化图像复原方式,有效提升复原后的目标标准图像的质量,改善显示屏显示图像的效果。
图像处理方法、图像处理装置、模型训练方法.pdf
本发明公开了一种图像处理方法、图像处理装置、模型训练方法,所述图像处理方法包括获取待处理图像,所述待处理图像由原始图像经解码处理后得到;获取所述原始图像在编码时的编码单元划分信息,所述编码单元划分信息包括各个编码单元的第一位置信息和第一大小信息;根据所述第一位置信息和所述第一大小信息将所述待处理图像进行划分,得到多个与所述编码单元对应的特征块;通过Transformer模块的自注意力机制建立多个所述特征块之间的联系,得到与所述原始图像对应的第一输出图像,可以更好地去除相邻特征块之间的差异性,使得块间过度更
图像处理模型的训练方法、图像处理方法、装置及设备.pdf
本公开提供了一种图像处理模型的训练方法、图像处理方法、装置及设备。涉及计算机技术领域,具体涉及计算机视觉、深度学习、增强现实等人工智能技术领域。具体实现方案为:将样本面部图输入图像处理模型,获取图像处理模型输出的样本面部图的纹理系数;基于纹理系数和纹理基底生成样本面部图的纹理图;基于纹理图生成样本面部图的渲染图;确定渲染图的第一特征图和标签渲染图的第二特征图,标签渲染图是样本面部图的监督渲染图;基于第一特征图和第二特征图构建损失函数;基于损失函数对图像处理模型的参数进行调整。根据本公开的技术方案,能提高图
图像处理模型的训练方法、图像处理方法、装置及设备.pdf
本公开关于一种图像处理模型的训练方法、图像处理方法、装置及设备,属于人工智能技术领域。该方法包括:获取样本图文数据,所述样本图文数据包括样本图像和样本文本,所述样本图文数据中标注目标对象的第一位置信息;确定所述样本图文数据的图文特征和位置特征,所述图文特征包括所述样本图像的图像特征和所述样本文本的文本特征,所述位置特征用于表示所述目标对象在所述样本图文数据中的位置;基于所述图文特征和所述位置特征,通过初始图像处理模型预测所述目标对象的第二位置信息;基于所述第一位置信息和所述第二位置信息,更新所述初始图像处
图像处理方法、图像处理模型的训练方法及相关装置.pdf
本申请公开了一种图像处理方法、图像处理模型的训练方法及相关装置,该方法包括:获取包含目标骨部位的目标医学图像;对目标医学图像进行检测,得到目标骨部位属于各预设类别的预测概率,其中,至少一种预设类别为预设骨状态类型的子类,且至少一种预设类别为参考骨状态类型的子类;基于目标骨部位属于各预设类别的预测概率,得到目标医学图像的检测结果,其中,目标医学图像的检测结果用于表示目标医学图像中的目标骨部位是否存在预设骨状态。通过上述方式,本申请能够提高图像检测的准确性。