本申请公开了关键点标注方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉、深度学习及神经网络领域。具体实现方案为：获取与待标注图像匹配的三维模型图像；其中，待标注图像为二维图像，三维模型图像中包含多个三维关键点；在待标注图像上，确定分别与各个三维关键点对应的二维关键点；利用二维关键点和多个三维关键点，将三维模型图像投影为第一二维图像，并将第一二维图像覆盖在待标注图像上；调整二维关键点，直至第一二维图像与待标注图像的吻合度达到预定阈值时，将调整后的二维关键点作为待标注图像的关键点。本申请能够提高关键点标注的准确率。
📄 2020106651514
📂 G06V10_75
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📅 2020-07-10
本公开公开了目标检测模型的训练方法及装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，涉及计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于图像处理、图像识别等场景。通过获取训练图像信息将样本图像输入目标检测模型，以获取特征图序列以及预测目标信息，针对特征图序列中任意两个特征图组成的特征图对，对特征图对中的两个特征图按照第一尺度进行区域关系图提取处理，得到区域关系图对，根据各个区域关系图对、样本目标信息、预测目标信息，对目标检测模型进行训练时，采用任意两个特征图对中的区域关系，且区域关系为从尺度较大的特征图中提取得到，能够让目标检测模型中的各个网络层学习到更多更丰富特征，进而提高目标检测模型的检测准确度。
📄 2021108681665
📂 G06V20_40
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📅 2021-07-29
本公开披露了一种人脸活体检测模型的训练方法、人脸活体检测方法、装置、设备、介质和产品，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于智慧城市和智慧金融场景下。人脸活体检测模型的训练方法包括：将多个训练图像输入人脸活体检测模型中，其中，多个训练图像包括人脸活体图像和N类攻击图像，人脸活体检测模型包括N个子模型，N个子模型与N类攻击图像一一对应，N为大于或等于2的整数；针对N个子模型中的每个子模型，利用子模型对人脸活体图像和与子模型对应的攻击图像进行识别，得到第一识别结果；至少基于第一识别结果，调整人脸活体检测模型的模型参数，以得到经训练的人脸活体检测模型。
📄 2021106062764
📂 G06V40_16
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📅 2021-05-31
本申请公开了图像处理模型的训练的方法、装置、电子设备和存储介质，涉及深度学习和图像处理技术领域。具体实现方案为：通过将生成器生成的第二图像输入至判别器，获取第二图像中各个图像块属于真实图像的各个第一概率，并从各个图像块对应的第一概率中提取多个目标概率，根据提取的多个目标概率对判别器进行修正。由此，通过提取部分概率对判别器进行修正，不仅增加了提取的概率对应的图像块的损失的回传梯度，提高了模型生成图像的效果，而且减少了计算量。
📄 2020104842729
📂 G06V10_774
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📅 2020-06-01
本申请实施例公开了一种零部件的检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能中计算机视觉、深度学习和云计算技术领域，具体用于工业质检方面。具体实现方案为：获取待检测零部件的待检测图像，根据待检测图像和预先设置的检测模型，生成待检测零部件的质量检测信息，其中，检测模型是基于次品样本图像、良品样本图像及神经网络模型生成的，且良品样本图像为包括伪缺陷信息的图像，通过结合包括伪缺陷信息的良品样本图像生成检测模型，使得检测模型可以学到良品的零部件的相关特征，从而降低对零部件检测的错误率，提高检测的准确性和可靠性。
📄 2020106128381
📂 G06T7_00
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📅 2020-06-30
本申请公开了视频分类方法、装置、设备及计算机可读存储介质，涉及大数据分类技术。具体实现方案为：从数据服务器中获取待处理数据集，根据终端设备发送的优化请求对待处理数据集进行优化操作，获得待训练数据集；通过待训练数据集对待训练模型进行训练，获得类别识别网络模型；获取终端设备发送的至少一个待识别体育视频，通过类别识别网络模型对各待识别体育视频进行识别，获得各待识别体育视频对应的体育类别信息；根据各待识别体育视频的体育类别信息对各待识别体育视频进行分类。通过对待处理数据库优化，根据优化后的待训练数据训练获得的模型进行视频分类的技术手段，克服了根据视频对应的关键字进行视频分类，准确率不高的技术问题。
📄 2019108056722
📂 G06V20_40
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📅 2019-08-29
本申请实施例公开了一种图像填充方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能、深度学习、计算机视觉、图像填充技术领域，图像填充方法包括：对待填充图像进行实例分割，得到所述待填充图像对应的实例分割图，所述实例分割图包括至少一个缺失区域；对所述实例分割图进行补全处理，得到补全后的实例分割图；基于所述补全后的实例分割图，对所述待填充图像进行填充处理，得到填充后的图像。利用本申请能够实现高质量的图像填充。
📄 2020106122544
📂 G06T11_40
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📅 2020-06-30
本申请公开了图像处理的方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能、深度学习、图像处理技术领域。实现方案为：将掩膜图像和第一图像输入编码网络；利用编码网络的各卷积层对第一图像下采样；至少一层卷积层通过输入本层的掩膜图像确定输入本层的第一图像进行卷积时每个卷积窗口的卷积核；将第二图像输入解码网络；利用解码网络的各反卷积层对第二图像上采样，并输出对目标区域进行填补后的图像。本申请实施例通过掩膜图像确定同一层中第一图像进行卷积时每个卷积窗口的卷积核，因此能够利用动态计算的卷积核更好地自适应不同卷积窗口中有效像素的特征提取，提高了特征提取的敏感度，从而使得最终对图像缺失区域的填补修复更加合理。
📄 2020105993139
📂 G06T5_77
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📅 2020-06-28
本公开提供了对象的识别方法、装置、电子设备，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于人脸识别等场景。具体实现方案为：获取待识别对象的第一特征集，其中，所述第一特征集表征所述待识别对象的原始生物特征；对所述第一特征集进行特征采样处理，得到特征图矩阵，其中，所述特征图矩阵用于表征所述第一特征集中每个特征的权重值；对所述第一特征集和所述特征图矩阵进行求积处理，得到第二特征集；利用神经网络模型分析处理所述第二特征集，得到所述待识别对象的识别结果。本公开解决相关技术中对待识别对象进行识别的速度较低的技术问题。
📄 2021110035717
📂 G06V10_764
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📅 2021-08-30
本申请公开了一种目标跟踪方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理、深度学习、计算机视觉技术领域。具体实现方案为：通过从预设的场景地图中，获取与当前图像帧最邻近的目标图像帧以及目标图像帧上的至少一个特征点的坐标信息，确定当前图像帧与目标图像帧之间的至少一个匹配特征点对以及每个匹配特征点对的权重系数，进而计算出当前图像帧的位姿信息，从而能够根据当前图像帧的位姿信息，实现对当前图像帧中的目标跟踪对象的跟踪。该技术方案，由于能够确定出当前图像帧的准确位姿信息，从而提高了目标跟踪的跟踪精度。
📄 2020105490549
📂 G06T7_246
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📅 2020-06-16
本公开提供了文字识别方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于OCR光学字符识别等场景。具体实现方案为：采用骨干网络对待识别的目标图像进行特征提取，得到特征图；将特征图输入第一网络，以预测特征图中的各特征点是否属于文本框，以及所属的文本框在目标图像中的位置；将特征图输入第二网络，以预测特征图中各特征点所属文本框之间的关联关系；根据各文本框的位置，对目标图像中对应图像内容进行文字识别，得到各文本框对应的文字内容；根据各文本框之间的关联关系，对各文本框对应的文字内容进行组织得到结构化信息。由此，提高了文字识别的准确性。
📄 2021109452593
📂 G06V30_412
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📅 2021-08-17
本公开提供了一种图像处理方法、装置及电子设备，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于图像处理场景下。具体方案为：获取内容图像以及参考图像；将内容图像以及参考图像输入目标深度学习模型进行处理得到目标图像，目标图像的内容与内容图像的内容匹配，目标图像与参考图像的风格匹配；目标深度学习模型依次包括编码模型、空洞空间卷积池化金字塔ASPP、注意力模型以及解码模型，编码模型的输入包括内容图像以及参考图像，解码模型的输出为目标图像。目标深度学习模型中结合了ASPP和注意力模型，实现内容图像和参考图像的特征融合，将参考图像的风格融入内容图像得到目标图像，实现内容图像风格化，可提高图像风格化效果。
📄 2021107182496
📂 G06T3_04
👤 北京百度网讯科技有限公司
📅 2021-06-28
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