摘要
本说明书实施例提供图像处理模型的训练方法、图像处理方法,其中图像处理模型的训练方法包括:获取多个训练样本对,其中,训练样本对包括针对目标检测区域的样本图像和样本管状标签;将样本图像输入至图像处理模型,获得图像处理模型输出的初始预测管状信息,并基于初始预测管状信息生成预测膨胀管状信息;基于初始预测管状信息、预测膨胀管状信息、样本管状标签计算膨胀预测损失值、管状联通性损失值、初始预测损失值和像素点相似损失值;根据膨胀预测损失值、管状联通性损失值、初始预测损失值和像素点相似损失值调整图像处理模型的模型参数,并继续训练图像处理模型直至达到模型训练停止条件。
技术关键词
图像处理模型
管状标签
图像编码
像素点
样本
编码特征
滤波
融合器
CT图像处理方法
注意力
解码器
服务端
滑动窗口
图像处理系统
系统为您推荐了相关专利信息
灵敏度矩阵
历史运行数据
配电网调控
网络
数学模型
风险预测方法
组合情景
长短期记忆网络
Copula函数
陆地
计算机视觉
决策树分类算法
生成对抗网络
特征提取模型
分类器模型
场景生成方法
交通事故数据
道路交通事故
最佳聚类数目
自动驾驶系统