公开(公告)号：CN117456175A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311383681.X

申请日：2023-10-24

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘礼 ,  龚志黎 ,  廖军 ,  黄珊珊 ,  王元浩 ,  杨华逸 ,  廖国瑞

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开基于可变性卷积网络大模型的汽车部件语义分割与创新融合方法，包括以下步骤：1)构建原始汽车图像数据集L的子集L′；2)将子集L′送入可变性卷积网络大模型进行语义分割训练，得到模型Model；3)构建子集Lpredict，并将子集Lpredict送入模型Model中，得到语义分割结果；4)对语义分割掩码M进行微调修正，得到子集Lpredict的语义分割标注结果Madjusted；5)获得最优汽车语义分割模型Modelbest；6)获取待测试图像Itest，并送入最优汽车语义分割模型Modelkbest，得到像素级别的分割结果Mtest。7)根据分割结果Mtest将不同部件单独分割，以实现对汽车造型的融合设计。本发明可实现对汽车部件高效、高精度的语义分割，以支持汽车造型设计的快速迭代融合和创新。

公开(公告)号：CN119963671A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202411734069.7

申请日：2024-11-29

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘礼 ,  王元浩 ,  廖军 ,  王云香 ,  黄锐 ,  毛顺强 ,  黄珊珊 ,  龚志黎

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06F18/25

Abstract: 基于设计信息统一表达与融合的集成方法，包括：1)获取原始图像文本对数据集D和用户进行文生图时输入的文本P；2)筛选原始图像文本对数据集D，构建子集D′；3)从子集D′中筛选出与输入的文本P相关性最高的图像文本对数据集D″；4)构建大语言模型和文生图模型；5)生成融合后的文本P′；6)将融合后的文本P′送入文生图模型中，生成图像数据集GI；7)将生成图像数据集GI划分为合格的图像集GIq和不合格的图像集GInq；8)用户从合格的图像集GIq选择相对满意的图像Ilike，并生成新的文本Pnwxt；9)令新的文本Pnwxt作为输入的文本P返回步骤3)，直至用户得到满意的图像。本发明设计可靠，前景广阔，在人机交互领域和创新设计领域有巨大的应用前景。