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公开(公告)号：CN113627434A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110767565.2
申请日：2021-07-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种应用于自然图像的处理模型的搭建方法及装置，涉及深度学习技术领域，该方法包括以下步骤：采集自然图像，得到样本图像，并将样本图像作为数据集；对数据集进行分割，得到训练集和测试集；其中，训练集和测试集的交集为空集；为训练集补充三维信息，将二维图像数据映射成三维点云数据后作为训练使用的输入数据，采用深度学习方式进行训练，得到用于生成待识别自然图像的分类结果的处理模型，本发明通过为二维图像还原其三维原型来扩大特征嵌入空间，以同时结合全局和局部的特征进行快速的少样本学习和预测，可以在只有少量数据的情况下快速学习和预测，并且能结合多种的特征的特点，能更好地运用在自然图像分类方面。
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公开(公告)号：CN113487622B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202110572149.7
申请日：2021-05-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明提供一种头颈部器官影像分割方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待分割的头颈部影像中的器官区域图像；将所述器官区域图像输入至像素分割模型，得到所述像素分割模型输出的器官分割结果；所述像素分割模型是基于样本器官区域图像及其像素级分割标签训练得到的，所述像素分割模型包括残差结构下的主流网络和支流网络，所述支流网络通过线性插值提取所述器官区域图像的细微特征，并基于所述细微特征进行像素分割，解决了传统方法提取特征时，在多次增大感受野的情况下对细小器官的细微特征无法捕捉特征的问题，实现了对细微特征的提取，从而能够对器官区域图像进行准确的像素分割。
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公开(公告)号：CN113487622A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110572149.7
申请日：2021-05-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种头颈部器官影像分割方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待分割的头颈部影像中的器官区域图像；将所述器官区域图像输入至像素分割模型，得到所述像素分割模型输出的器官分割结果；所述像素分割模型是基于样本器官区域图像及其像素级分割标签训练得到的，所述像素分割模型包括残差结构下的主流网络和支流网络，所述支流网络通过线性插值提取所述器官区域图像的细微特征，并基于所述细微特征进行像素分割，解决了传统方法提取特征时，在多次增大感受野的情况下对细小器官的细微特征无法捕捉特征的问题，实现了对细微特征的提取，从而能够对器官区域图像进行准确的像素分割。
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公开(公告)号：CN113627434B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202110767565.2
申请日：2021-07-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供一种应用于自然图像的处理模型的搭建方法及装置，涉及深度学习技术领域，该方法包括以下步骤：采集自然图像，得到样本图像，并将样本图像作为数据集；对数据集进行分割，得到训练集和测试集；其中，训练集和测试集的交集为空集；为训练集补充三维信息，将二维图像数据映射成三维点云数据后作为训练使用的输入数据，采用深度学习方式进行训练，得到用于生成待识别自然图像的分类结果的处理模型，本发明通过为二维图像还原其三维原型来扩大特征嵌入空间，以同时结合全局和局部的特征进行快速的少样本学习和预测，可以在只有少量数据的情况下快速学习和预测，并且能结合多种的特征的特点，能更好地运用在自然图像分类方面。
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