WO2022141094A1 - Procédé et appareil de génération de modèle, procédé et appareil de traitement d'image, et support de stockage lisible - Google Patents

Procédé et appareil de génération de modèle, procédé et appareil de traitement d'image, et support de stockage lisible Download PDF

Info

Publication number
WO2022141094A1
WO2022141094A1 PCT/CN2020/141005 CN2020141005W WO2022141094A1 WO 2022141094 A1 WO2022141094 A1 WO 2022141094A1 CN 2020141005 W CN2020141005 W CN 2020141005W WO 2022141094 A1 WO2022141094 A1 WO 2022141094A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image
model
sample
initial
label
Prior art date
Application number
PCT/CN2020/141005
Other languages
English (en)
Chinese (zh)
Inventor
张雪
Original Assignee
深圳市大疆创新科技有限公司
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 深圳市大疆创新科技有限公司 filed Critical 深圳市大疆创新科技有限公司
Priority to PCT/CN2020/141005 priority Critical patent/WO2022141094A1/fr
Publication of WO2022141094A1 publication Critical patent/WO2022141094A1/fr

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition

Abstract

La présente invention porte sur un procédé et un appareil de génération de modèle, un procédé et un appareil de traitement d'image, et un support de stockage lisible. Le procédé de génération de modèle consiste à : acquérir des données d'apprentissage, les données d'apprentissage comprenant des images d'échantillon et des étiquettes des images d'échantillon, et les étiquettes comprenant des étiquettes générées en utilisant au moins deux procédés d'acquisition d'informations d'image ; et entraîner un modèle initial en fonction des images d'échantillon et des étiquettes des images d'échantillon, de manière à générer un modèle de traitement d'image, le modèle de traitement d'image étant utilisé pour extraire des informations d'image, et le modèle initial comprenant au moins une branche de traitement unique. Lorsque des étiquettes sont marquées au moyen d'une pluralité de procédés d'acquisition d'informations d'image, le problème d'échantillons étant insuffisants, provoqué par la limitation d'un procédé d'étiquetage unique, peut être évité. De cette manière, des données d'apprentissage marquées à l'aide d'une pluralité de procédés d'acquisition d'informations d'image sont acquises et sont soumises à un apprentissage, et la diversité et la suffisance des données d'apprentissage peuvent être assurées, de sorte que la capacité de généralisation d'un modèle de traitement d'image finalement généré peut être améliorée dans une certaine mesure, ce qui permet d'améliorer la précision des informations d'image ultérieurement extraites à l'aide du modèle de traitement d'image.
PCT/CN2020/141005 2020-12-29 2020-12-29 Procédé et appareil de génération de modèle, procédé et appareil de traitement d'image, et support de stockage lisible WO2022141094A1 (fr)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/CN2020/141005 WO2022141094A1 (fr) 2020-12-29 2020-12-29 Procédé et appareil de génération de modèle, procédé et appareil de traitement d'image, et support de stockage lisible

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/CN2020/141005 WO2022141094A1 (fr) 2020-12-29 2020-12-29 Procédé et appareil de génération de modèle, procédé et appareil de traitement d'image, et support de stockage lisible

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022141094A1 true WO2022141094A1 (fr) 2022-07-07

Family

ID=82258715

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2020/141005 WO2022141094A1 (fr) 2020-12-29 2020-12-29 Procédé et appareil de génération de modèle, procédé et appareil de traitement d'image, et support de stockage lisible

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2022141094A1 (fr)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115236509A (zh) * 2022-08-08 2022-10-25 江苏大中电机股份有限公司 用于电机的数据采集设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109543731A (zh) * 2018-11-09 2019-03-29 江南大学 一种自训练框架下的三优选半监督回归算法
CN110163252A (zh) * 2019-04-17 2019-08-23 平安科技(深圳)有限公司 数据分类方法及装置、电子设备、存储介质
CN110427542A (zh) * 2018-04-26 2019-11-08 北京市商汤科技开发有限公司 分类网络训练及数据标注方法和装置、设备、介质
CN111639540A (zh) * 2020-04-30 2020-09-08 中国海洋大学 基于相机风格和人体姿态适应的半监督人物重识别方法
CN111783646A (zh) * 2020-06-30 2020-10-16 北京百度网讯科技有限公司 行人再识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110427542A (zh) * 2018-04-26 2019-11-08 北京市商汤科技开发有限公司 分类网络训练及数据标注方法和装置、设备、介质
CN109543731A (zh) * 2018-11-09 2019-03-29 江南大学 一种自训练框架下的三优选半监督回归算法
CN110163252A (zh) * 2019-04-17 2019-08-23 平安科技(深圳)有限公司 数据分类方法及装置、电子设备、存储介质
CN111639540A (zh) * 2020-04-30 2020-09-08 中国海洋大学 基于相机风格和人体姿态适应的半监督人物重识别方法
CN111783646A (zh) * 2020-06-30 2020-10-16 北京百度网讯科技有限公司 行人再识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115236509A (zh) * 2022-08-08 2022-10-25 江苏大中电机股份有限公司 用于电机的数据采集设备
CN115236509B (zh) * 2022-08-08 2023-11-10 江苏大中电机股份有限公司 用于电机的数据采集设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111062871B (zh) 一种图像处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质
CN108182394B (zh) 卷积神经网络的训练方法、人脸识别方法及装置
CN111209970B (zh) 视频分类方法、装置、存储介质及服务器
US11055516B2 (en) Behavior prediction method, behavior prediction system, and non-transitory recording medium
US8526728B2 (en) Establishing clusters of user preferences for image enhancement
CN112639828A (zh) 数据处理的方法、训练神经网络模型的方法及设备
WO2018005565A1 (fr) Sélection automatisée d'images subjectivement les meilleures à partir de séquences d'images capturées en rafale
CN113869282B (zh) 人脸识别方法、超分模型训练方法及相关设备
US11468296B2 (en) Relative position encoding based networks for action recognition
CN112183166A (zh) 确定训练样本的方法、装置和电子设备
WO2020092276A1 (fr) Reconnaissance vidéo à l'aide de modalités multiples
CN113505848B (zh) 模型训练方法和装置
CN112132279B (zh) 卷积神经网络模型压缩方法、装置、设备及存储介质
CN112818888A (zh) 视频审核模型训练方法、视频审核方法及相关装置
WO2022141094A1 (fr) Procédé et appareil de génération de modèle, procédé et appareil de traitement d'image, et support de stockage lisible
CN110659631A (zh) 车牌识别方法和终端设备
WO2022141092A1 (fr) Procédé et appareil de génération de modèle, procédé et appareil de traitement des images, et support d'enregistrement lisible
TWI803243B (zh) 圖像擴增方法、電腦設備及儲存介質
CN110795993A (zh) 一种构建模型的方法、装置、终端设备及介质
CN114912540A (zh) 迁移学习方法、装置、设备及存储介质
WO2022001364A1 (fr) Procédé d'extraction de caractéristiques de données et appareil associé
WO2021147084A1 (fr) Systèmes et procédés de reconnaissance d'émotions dans une vidéo générée par un utilisateur (ugv)
KR102060110B1 (ko) 컨텐츠에 포함되는 객체를 분류하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램
CN115171014B (zh) 视频处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN117333926B (zh) 一种图片聚合方法、装置、电子设备及可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 20967442

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 20967442

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1