公开(公告)号：CN116245892B

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202211552144.9

申请日：2022-12-05

Applicant: 北京建筑大学

Inventor： 隋栋 ,  刘伟峰 ,  郭茂祖

IPC: G06T7/11 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 一种图像处理模型生成方法、图像处理方法及装置，获取包含同一种目标对象的多张样本图像；对多张样本图像进行预处理；获取对每张样本图像上目标对象进行分割得到的实际目标对象，以及按照指定属性对每张样本图像上目标对象进行分类得到的实际类别信息；将经过预处理的多张样本图像、每张样本图像对应的实际目标对象、实际类别信息作为训练样本集训练深度学习模型，生成图像处理模型；其中，深度学习模型采用UNet模型的结构预先构建，深度学习模型中每一个卷积块包括：一个depth‑wise卷积层和两个point‑wise卷积层。本公开实施例提升了模型表示能力，使得所训练出的图像处理模型能够提高图像分割精度，优化图像分割细节。

公开(公告)号：CN116245892A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202211552144.9

申请日：2022-12-05

Applicant: 北京建筑大学

Inventor： 隋栋 ,  刘伟峰 ,  郭茂祖

IPC: G06T7/11 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 一种图像处理模型生成方法、图像处理方法及装置，获取包含同一种目标对象的多张样本图像；对多张样本图像进行预处理；获取对每张样本图像上目标对象进行分割得到的实际目标对象，以及按照指定属性对每张样本图像上目标对象进行分类得到的实际类别信息；将经过预处理的多张样本图像、每张样本图像对应的实际目标对象、实际类别信息作为训练样本集训练深度学习模型，生成图像处理模型；其中，深度学习模型采用UNet模型的结构预先构建，深度学习模型中每一个卷积块包括：一个depth‑wise卷积层和两个point‑wise卷积层。本公开实施例提升了模型表示能力，使得所训练出的图像处理模型能够提高图像分割精度，优化图像分割细节。