图像检测模型的训练方法及装置
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116563581A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310491483.9

    申请日:2023-05-04

    Abstract: 本说明书实施例提供了图像检测模型的训练方法及装置,其中,一种图像检测模型的训练方法包括:将第一样本图像集与第二样本图像集输入待训练的教师网络进行类别匹配,获得类别匹配概率;将所述第一样本图像集与所述第二样本图像集输入待训练的学生网络,以根据所述第一样本图像集与所述第二样本图像集对应的相似度矩阵,对各样本图像进行多元特征生成以及特征融合,获得多元特征集和融合特征集,以及基于所述类别匹配概率、所述多元特征集和所述融合特征集,计算训练损失,并基于所述训练损失对所述待训练的学生网络和所述待训练的教师网络进行参数调整,实现对学生网络和教师网络的配合训练。

    图像处理方法及装置
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN114550156B

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202210150893.2

    申请日:2022-02-18

    Abstract: 本说明书实施例提供了图像处理方法及装置,其中,一种图像处理方法包括:获取针对参与保障项目的豢养物进行保障申请提交的凭证图像。将所述凭证图像输入卷积神经网络进行图像特征提取获得图像特征向量。以及,对所述凭证图像进行字符识别获得文本特征信息。基于权重向量对和所述图像特征向量确定图像特征向量对。以及,对所述文本特征信息进行编码处理获得文本特征向量,并将所述图像特征向量与所述文本特征向量进行融合获得融合特征向量。将所述图像特征向量对和所述融合特征向量输入注意力模型进行图像标签识别,获得标签识别结果。

    图像处理方法及装置
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114550156A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210150893.2

    申请日:2022-02-18

    Abstract: 本说明书实施例提供了图像处理方法及装置,其中,一种图像处理方法包括:获取针对参与保障项目的豢养物进行保障申请提交的凭证图像。将所述凭证图像输入卷积神经网络进行图像特征提取获得图像特征向量。以及,对所述凭证图像进行字符识别获得文本特征信息。基于权重向量对和所述图像特征向量确定图像特征向量对。以及,对所述文本特征信息进行编码处理获得文本特征向量,并将所述图像特征向量与所述文本特征向量进行融合获得融合特征向量。将所述图像特征向量对和所述融合特征向量输入注意力模型进行图像标签识别,获得标签识别结果。

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