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公开(公告)号：CN111814771A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010923823.7
申请日：2020-09-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种图像处理的方法和装置，将光谱遥感图像切割为多个待处理图像进行处理，尽可能保留光谱遥感图像的信息。在处理光谱遥感图像时，按照不同的分辨率，对光谱遥感图像在多个尺度（对应分辨率）上进行缩放，从而得到各个尺度分别的语义分割结果，以及相应的注意力图。进一步地，利用注意力图，对各个语义分割结果进行融合。该方法引入注意力图，来描述语义分割的重要度，从而提高目标识别结果的准确度。
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公开(公告)号：CN112633185A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011565601.9
申请日：2020-09-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种图像处理的方法和装置，将光谱遥感图像切割为多个待处理图像进行处理，尽可能保留光谱遥感图像的信息。在处理光谱遥感图像时，按照不同的分辨率，对光谱遥感图像在多个尺度(对应分辨率)上进行缩放，从而得到各个尺度分别的语义分割结果，以及相应的注意力图。进一步地，利用注意力图，对各个语义分割结果进行融合。该方法引入注意力图，来描述语义分割的重要度，从而提高目标识别结果的准确度。
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公开(公告)号：CN111931873B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011040050.4
申请日：2020-09-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了图像识别方法和装置。根据实施例的方法，首先需要对待识别图像分别进行两次降尺寸处理，其中一个分支得到保留有待识别图像的全局语义及上下文关系的全局特征，另一个分支得到损失了待识别图像的全局语义但是保留有局部细节的多个第一局部特征。然后利用两个分支协同工作，在特征层面进行了特征共享，使得两个分支能够共享信息，同时关注各自擅长的部分，有效地利用待识别图像的整体和局部信息完成对待识别图像的识别。
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公开(公告)号：CN111898613A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202011054144.7
申请日：2020-09-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了半监督语义分割模型训练方法、识别方法和装置，根据实施例的半监督语义分割模型训练方法，首先通过获取人工对第一图像中的待标注对象进行标注后得到的第一监督数据，进而通过第一监督数据训练得到对待标注对象的识别率相对较高的全监督语义分割模型。利用全监督语义分割模型对未经过人工标注的第二图像中的待标注对象进行标注，得到第二监督数据。再利用经过人工标注得到的第一监督数据和经过全监督语义分割模型标注得到的第二监督数据训练半监督语义分割模型，并利用半监督语义分割模型对第一图像、第二图像和随机扰动项进行识别，得到第三监督数据。最后通过第一、第二和第三监督数据对半监督语义分割模型再次训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111814771B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010923823.7
申请日：2020-09-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种图像处理的方法和装置，将光谱遥感图像切割为多个待处理图像进行处理，尽可能保留光谱遥感图像的信息。在处理光谱遥感图像时，按照不同的分辨率，对光谱遥感图像在多个尺度（对应分辨率）上进行缩放，从而得到各个尺度分别的语义分割结果，以及相应的注意力图。进一步地，利用注意力图，对各个语义分割结果进行融合。该方法引入注意力图，来描述语义分割的重要度，从而提高目标识别结果的准确度。
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公开(公告)号：CN112633185B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011565601.9
申请日：2020-09-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T3/40
Abstract: 本说明书实施例提供一种图像处理的方法和装置，将光谱遥感图像切割为多个待处理图像进行处理，尽可能保留光谱遥感图像的信息。在处理光谱遥感图像时，按照不同的分辨率，对光谱遥感图像在多个尺度(对应分辨率)上进行缩放，从而得到各个尺度分别的语义分割结果，以及相应的注意力图。进一步地，利用注意力图，对各个语义分割结果进行融合。该方法引入注意力图，来描述语义分割的重要度，从而提高目标识别结果的准确度。
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公开(公告)号：CN111898613B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011054144.7
申请日：2020-09-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了半监督语义分割模型训练方法、识别方法和装置，根据实施例的半监督语义分割模型训练方法，首先通过获取人工对第一图像中的待标注对象进行标注后得到的第一监督数据，进而通过第一监督数据训练得到对待标注对象的识别率相对较高的全监督语义分割模型。利用全监督语义分割模型对未经过人工标注的第二图像中的待标注对象进行标注，得到第二监督数据。再利用经过人工标注得到的第一监督数据和经过全监督语义分割模型标注得到的第二监督数据训练半监督语义分割模型，并利用半监督语义分割模型对第一图像、第二图像和随机扰动项进行识别，得到第三监督数据。最后通过第一、第二和第三监督数据对半监督语义分割模型再次训练。
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公开(公告)号：CN112070069A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202011245258.X
申请日：2020-11-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06F16/58 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06N3/04
Abstract: 本说明书实施例提供了遥感图像的识别方法和装置。根据实施例的方法，首先需要得到待识别的遥感图像和文本识别参考数据，并对遥感图像和文本识别参考数据分别进行特征提取得到图像特征和文本特征。然后将图像特征和文本特征进行融合，得到融合特征，进而利用图像识别模型对融合特征进行识别得到遥感图像的识别结果。如此采用多源信息融合的方式，利用文本特征对图像特征进行筛选，能够提升遥感图像的识别精度。
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公开(公告)号：CN111931873A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202011040050.4
申请日：2020-09-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了图像识别方法和装置。根据实施例的方法，首先需要对待识别图像分别进行两次降尺寸处理，其中一个分支得到保留有待识别图像的全局语义及上下文关系的全局特征，另一个分支得到损失了待识别图像的全局语义但是保留有局部细节的多个第一局部特征。然后利用两个分支协同工作，在特征层面进行了特征共享，使得两个分支能够共享信息，同时关注各自擅长的部分，有效地利用待识别图像的整体和局部信息完成对待识别图像的识别。
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