京東科技控股股份有限公司孫金獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉京東科技控股股份有限公司申請的專利一種圖像處理方法和裝置獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114926836B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202210575567.6,技術領域涉及:G06V20/70;該發明授權一種圖像處理方法和裝置是由孫金;劉帥朝;張德設計研發完成,并于2022-05-25向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種圖像處理方法和裝置在說明書摘要公布了:本發明公開了一種圖像處理方法和裝置,涉及計算機視覺技術領域。該方法的一具體實施方式包括:獲取待處理圖像;利用預先訓練好的語義分割模型處理待處理圖像,其中,語義分割模型是基于迭代更新的已標記圖片集合和未標記圖片集合,迭代訓練全卷積神經網絡得到,迭代更新已標記圖片集合和未標記圖片集合與迭代訓練全卷積神經網絡同步;根據處理的結果,對待處理圖像包括的像素點進行標記;根據標記結果,確定待處理圖像包括的目標。該實施方式使比較少的標注樣本訓練出的圖像語義分割模型所依賴的人力成本大大降低,同時有效地提高圖像語義分割的準確性。
本發明授權一種圖像處理方法和裝置在權利要求書中公布了:1.一種圖像處理方法,其特征在于,包括: 獲取待處理圖像; 利用預先訓練好的語義分割模型處理所述待處理圖像,其中,所述語義分割模型是基于迭代更新的已標記圖片集合和未標記圖片集合,迭代訓練全卷積神經網絡得到,迭代更新所述已標記圖片集合和所述未標記圖片集合與迭代訓練所述全卷積神經網絡同步; 根據處理的結果,對所述待處理圖像包括的像素點進行標記; 根據標記結果,確定所述待處理圖像包括的目標; 還包括: 迭代訓練全卷積神經網絡,以得到訓練好的語義分割模型,其中, 針對訓練所述全卷積神經網絡的每一個迭代周期執行下述操作,直至滿足迭代停止條件: 確定當前迭代周期所使用的已標記圖片集合和未標記圖片集合,其中,所述已標記圖片集合包括有多個已標記圖片,所述未標記圖片集合包括有多個未標記圖片; 利用所述已標記圖片集合和所述未標記圖片集合訓練全卷積神經網絡; 根據訓練的結果,分別計算針對所述已標記圖片集合的第一損失以及針對所述未標記圖片集合的第二損失,利用所述第一損失和所述第二損失,計算模型損失; 根據所述模型損失,調整所述全卷積神經網絡的參數; 更新所述已標記圖片集合和所述未標記圖片集合,并將更新后的已標記圖片集合和更新后的未標記圖片集合作為下一迭代周期的已標記圖片集合和未標記圖片集合,并將調整后的全卷積神經網絡作為下一個迭代周期的全卷積神經網絡; 其中,計算針對所述未標記圖片集合的第二損失,包括: 針對每一個所述未標記圖片,執行對所述全卷積神經網絡輸出的針對所述未標記圖片的輸出結果進行銳化轉換,得到三張特征圖;將所述三張特征圖組合成一張新的特征圖;對所述新的特征圖分別進行水平翻轉、垂直翻轉以及對折翻轉,得到三張新的翻轉圖片; 基于每一個所述未標記圖片的三張翻轉圖片以及三張新的翻轉圖片,計算針對所述未標記圖片集合的第二損失;所述未標記圖片的三張翻轉圖片是將所述未標記圖片分別進行水平翻轉、垂直翻轉以及對折翻轉而得到。
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