多模态图像检测方法、对象检测网络训练方法及相关设备

AITNT
正文
推荐专利
多模态图像检测方法、对象检测网络训练方法及相关设备
申请号:CN202510173940
申请日期:2025-02-18
公开号:CN119672690A
公开日期:2025-03-21
类型:发明专利
摘要
本申请提供了一种多模态图像检测方法、对象检测网络训练方法及相关设备。本申请实施例中,通过特征提取模型对原始图像进行处理,得到第一图像特征;通过第一潜在编码器对原始图像进行处理,得到第二图像特征;通过特征提取器对第一特征图像进行处理,得到第三图像特征,其中,上述第一特征图像可以为原始图像、深度图像或热度图像,即第一特征图像为多模态图像。进而可以实现对多模态图像的显著对象检测,以此提高了图像检测结果的准确性。
技术关键词
对象检测 特征提取模型 融合图像特征 图像检测方法 生成预测图像 编码器 编码模块 编码特征 网络训练方法 多模态 特征提取器 训练集 多尺度特征融合 解码模块 图像检测装置 可读存储介质 解码器
系统为您推荐了相关专利信息
1
中药材图像识别方法、系统、电子设备及可存储介质
区域推荐网络 图像识别方法 图像识别模型 特征提取网络 中药材切片
2
一种图像生成方法及相关装置
噪声特征 融合图像特征 文本 图像生成方法 输出特征
3
基于人工智能的近视风险预测方法、装置、设备以及介质
生物力学特征 机器学习分类算法 风险预测模型 风险预测方法 影像
4
一种基于层次感知的不稳定性测试分类检测方法
分类检测方法 节点 层次结构特征 语义特征提取 标签
5
仿真场景的一致性评估方法、装置、电子设备及存储介质
仿真场景 数据 特征提取模型 机器可读指令 电子设备
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号