摘要
本发明涉及人工智能技术领域,公开了一种车损识别方法、装置、计算机设备及存储介质,包括:获取待识别的N张车辆受损图像,将待识别的N张车辆受损图像输入对象分割模型,分别对N张车辆受损图像进行编码,生成对应的N个图像编码张量;将N个图像编码张量进行拼接,得到目标图像编码张量;获取若干张车辆受损图像的标签编码张量;将目标图像编码张量及标签编码张量进行拼接,得到拼接编码张量;将拼接编码张量进行解码,得到车损识别结果。本发明使用端到端的方法预测多张图的联合分析结果,与传统的做法相比更加简洁,可维护性高,运行速度更快,同时兼具对不同图之间的上下文联系做分析的能力,提高了车辆定损过程中的车损图像识别效率。
技术关键词
注意力机制
车损识别方法
图像编码器
编码器模块
车辆
解码器
记忆
对象
计算机可执行指令
计算机设备
标签
图像识别效率
拼接模块
数据输入模块
处理器
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监测方法
物流
数据
柔性电子标签
乙烯气体浓度传感器
历史雷达数据
雷达设备
视频设备
实时视频
非线性
设备故障检测
通道注意力机制
联邦学习模型
故障检测方法
残差网络
水下监测机器人
智能监测方法
图像增强模块
分布特征
综合监测系统