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  • 本公开提供了一种图像生成模型的训练方法、图像生成方法及其装置,涉及图像处理领域,尤其涉及人工智能领域。具体实现方案为:构建指令编辑任务对应的第一样本和局部重绘任务对应的第二样本, 第一样本和第二样本均包含编辑指令、作为控制条件的条件图像和作...
  • 本发明提出了一种天文CCD图像到AI训练样本的自动转换方法,属于天文图像处理与人工智能交叉技术领域。本发明通过集成的图形化界面接收FITS格式天文图像输入,支持暗场、偏置场和平场的标准预处理流程;提供交互式圆形标注工具和基于SEP算法的自动...
  • 公开了一种针对APP识别模型快速标注及训练的方法和系统,包括获取待处理的目标APP图像数据集,识别目标APP的所属类别,并从预置的模型库中调用与类别对应的基准识别模型;利用基准识别模型对目标APP图像数据集进行处理,执行场景归类与元素级预标...
  • 本申请公开了一种模型训练方法、图像检测方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:获取预设训练样本,包含预设图像、预设异常检测提示语句及异常检测标签;根据标签对预设图像中除异常检测区域外的图像区域进行加噪处理得到目标图像;根据目标图像与预设图...
  • 本发明公开了基于遥感影像的场景与传感器数据生成方法及电子设备,涉及数据生成技术领域,所述数据生成方法以无人机或卫星采集的遥感数据为输入获取多源模态数据,基于对多源模态数据的衍生、融合、重构和生成,即可获得一致的时序轨迹图像与激光点云数据,以...
  • 本申请实施例提供一种数据集的构建方法、装置及设备。该方法包括:获取同一型号的目标对象的图像序列,以及,所述图像序列中的关键帧和预测帧;基于帧内预测技术,对所述图像序列中的关键帧进行编码处理,并基于熵编码技术对所述图像序列中的预测帧进行编码处...
  • 本发明公开了一种基于轻量化生成对抗网络的电池CT图像缺陷数据增强方法,该方法针对电池内部CT扫描图像中,电极断裂和金属夹杂物两类少数缺陷样本,利用改进的生成对抗网络进行缺陷样本生成。方法包括:首先基于单图像生成对抗网络构建多尺度金字塔生成模...
  • 本申请提出一种训练样本制作方法、训练样本制作装置以及计算机存储介质。该训练样本制作方法包括:根据相邻的第一视频帧和第二视频帧,生成运动检测帧和平均视频帧,其中,所述运动检测帧包括未知区、运动区和静止区;按照所述第一视频帧的第一未知区像素值和...
  • 本申请提供一种视频驱动模型的训练方法及视频驱动方法,该视频驱动模型的训练方法包括:获取驱动视频样本和被驱动图像样本,对驱动视频样本和被驱动图像样本进行特征提取,获得视频特征和图像特征,通过待训练模型对视频特征和图像特征进行特征转换处理,获得...
  • 本发明公开一种基于嵌套注意力的语义感知注意力值概念个性化方法及系统,用于在文本到图像生成模型中实现特定主题的个性化图像生成。方法包括:先构建含特定主体的三元组数据集并预处理文本;再以预训练扩散模型为基础,搭建含编码器与嵌套注意力层的生成模型...
  • 本发明提供一种用于持续学习的键扩展方法,属于持续学习图像分类技术领域,包括:步骤1,数据集构建与预处理;步骤2,提示池构建与键初始化;步骤3,新旧知识迁移;步骤4,持续学习训练与测试。本方法通过动态更新提示池的键分布并摒弃任务ID,有效减少...
  • 本发明公开了一种基于指数衰减奖励和事实对齐剪枝的GUI目标定位强化学习优化方法及装置,该方法通过获取GUI截屏图像、自然语言指令及目标真实边界框,确定边界框中心与图像对角线长度;基于强化学习算法动态生成候选预测点;通过含距离归一化与正确性加...
  • 一种生成用于图像检测模型的训练样本的方法,包括:通过检测大模型,对目标图像执行篡改检测,得到初始检测报告,所述初始检测报告包括异常视觉信息和异常逻辑信息;所述异常视觉信息基于对目标图像进行像素分析而确定,所述异常逻辑信息基于对目标图像进行语...
  • 一种基于强化学习训练目标模型的方法,目标模型用于对输入的图像执行篡改检测,所述方法包括:获取训练样本,所述训练样本包括目标图像和若干真值框的边界信息,所述真值框为目标图像中标注的包括篡改内容的部分图像的边框。将目标图像输入目标模型,输出若干...
  • 本发明公开了一种基于课程式增强调度与混合增强的医学影像分类方法,包括以下步骤:S100.课程式数据增强机制构建;S200.分阶段混合增强策略实施;S300.多阶段模型训练与优化;S400.模型可解释性输出生成。本发明不仅提高了模型在多阶段训...
  • 本发明涉及病灶标注技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的医学影像病灶标注方法及系统,该方法通过采集多模态医学影像,经降噪和对比度增强预处理得到医学增强影像;通过深度卷积网络分割病灶区域并生成病灶标注掩膜图像;对掩膜图像进行后处理优化,将优化结...
  • 本发明公开了一种基于重构误差扰动敏感度的人工智能生成图像检测方法,包括:将原始样本输入到重构模型中重构并计算其重构误差;以原始样本为中心,按尺寸划分出若干个局部邻域;在每个尺寸的局部邻域中,以蒙特卡洛方式采样生成多个扰动样本,并计算其重构误...
  • 本发明公开了一种细粒度多模态知识增强的图像生成方法及装置,方法包括:利用预训练的文本编码器获取优化扩充后的提示词的文本特征,通过图像编码器获取对应主题图像的视觉特征,针对获取到的文本特征和视觉特征,从特征维度方向上进行拼接;使用可训练的ML...
  • 本发明公开了一种图像标签识别模型部署方法、装置、设备和介质,方法包括按照第一图像数量爬取业务场景需求信息对应的多张初始图像;按照业务场景需求信息调用预训练多模态大模型对各初始图像进行标签赋予,构建标签图像集;采用标签图像集和业务场景需求信息...
  • 本发明公开了一种跨架构目标检测模型的知识蒸馏训练方法及系统,通过在学生模型中引入可移除的中间预测分支,并结合教师模型检测头对学生中间特征进行预测监督,构建跨检测头蒸馏监督,从而实现预测空间层面的跨架构对齐。同时,通过构建基于特征关系的蒸馏约...
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