公开(公告)号：CN113222114A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110436901.5

申请日：2021-04-22

Applicant: 北京科技大学 ,  中国人民解放军总医院海南医院

Inventor： 班晓娟 ,  周佳城 ,  马博渊 ,  魏晓燕 ,  陈佳豪 ,  黄海友 ,  王浩 ,  薛维华 ,  姜淑芳

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种图像数据增广方法及装置，该方法包括：获取真实图像及其真实标注；构建标注生成网络和风格迁移网络；其中，标注生成网络用于根据真实标注生成虚拟标注；风格迁移网络用于将虚拟标注转换成虚拟图像；将标注生成网络与风格迁移网络合并成图像数据增广网络；并基于真实图像及其真实标注，采用基于生成器和判别器的损失函数训练图像数据增广网络；利用训练好的图像数据增广网络生成虚拟图像和虚拟标注，实现图像数据增广。本发明能够在增强真实图像及其标注数据多样性的同时，节省人工标注成本，显著提高后续图像分割模型训练所需的数据量，从而提高图像分割模型的精度。

公开(公告)号：CN109145260B

公开(公告)日：2020-04-24

申请号：CN201810975598.4

申请日：2018-08-24

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 黄海友 ,  袁兆麟 ,  马博渊 ,  胡金龙 ,  魏晓燕 ,  刘婷

IPC: G06F40/106 ,  G06F40/211 ,  G06F16/31

Abstract: 本发明提供一种文本信息自动提取方法，能够不断提高标记内容和标签自动提取的准确性。所述方法包括：获取用户上传的文本文件，将其转换为能用计算机逐字符分析的文档格式；对格式转换后的文档中的文本内容进行预处理，形成便于使用自然语言处理技术解析的多层次文本单元；捕捉用户选择的文本片段，基于形成的多层次文本单元，确定该文本片段对应的标记内容，并为每个标记内容推荐标签；基于确定的标记内容和为每个标记内容推荐的标签，采用在线学习的训练思想，训练文本自动提取模型，以实现标记内容和标签的自动提取。本发明适用于文本信息自动提取操作。

公开(公告)号：CN110009028A

公开(公告)日：2019-07-12

申请号：CN201910243002.6

申请日：2019-03-28

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 班晓娟 ,  魏晓燕 ,  马博渊 ,  黄海友 ,  王浩 ,  薛维华

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T11/00

Abstract: 本发明提供一种显微图像数据增强方法及装置，能够自动标注图像。所述方法包括：生成真实显微图像的虚拟图像；通过风格迁移方法将真实显微图像的风格迁移至所述虚拟图像；根据虚拟图像的计算模拟特性，从虚拟图像的各语义区域中获得对应语义标注，将具有真实显微图像风格的虚拟图像和对应的语义标注结合形成有标注的图像数据，以训练图像分析模型。本发明涉及测量显微镜技术领域。

公开(公告)号：CN109145260A

公开(公告)日：2019-01-04

申请号：CN201810975598.4

申请日：2018-08-24

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 黄海友 ,  袁兆麟 ,  马博渊 ,  胡金龙 ,  魏晓燕 ,  刘婷

IPC: G06F17/21 ,  G06F17/27 ,  G06F16/31

Abstract: 本发明提供一种文本信息自动提取方法，能够不断提高标记内容和标签自动提取的准确性。所述方法包括：获取用户上传的文本文件，将其转换为能用计算机逐字符分析的文档格式；对格式转换后的文档中的文本内容进行预处理，形成便于使用自然语言处理技术解析的多层次文本单元；捕捉用户选择的文本片段，基于形成的多层次文本单元，确定该文本片段对应的标记内容，并为每个标记内容推荐标签；基于确定的标记内容和为每个标记内容推荐的标签，采用在线学习的训练思想，训练文本自动提取模型，以实现标记内容和标签的自动提取。本发明适用于文本信息自动提取操作。

公开(公告)号：CN110009028B

公开(公告)日：2021-04-02

申请号：CN201910243002.6

申请日：2019-03-28

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 班晓娟 ,  魏晓燕 ,  马博渊 ,  黄海友 ,  王浩 ,  薛维华

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T11/00

Abstract: 本发明提供一种显微图像数据增强方法及装置，能够自动标注图像。所述方法包括：生成真实显微图像的虚拟图像；通过风格迁移方法将真实显微图像的风格迁移至所述虚拟图像；根据虚拟图像的计算模拟特性，从虚拟图像的各语义区域中获得对应语义标注，将具有真实显微图像风格的虚拟图像和对应的语义标注结合形成有标注的图像数据，以训练图像分析模型。本发明涉及测量显微镜技术领域。

公开(公告)号：CN113222114B

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202110436901.5

申请日：2021-04-22

Applicant: 北京科技大学 ,  中国人民解放军总医院海南医院

Inventor： 班晓娟 ,  周佳城 ,  马博渊 ,  魏晓燕 ,  陈佳豪 ,  黄海友 ,  王浩 ,  薛维华 ,  姜淑芳

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0985 ,  G06V10/764 ,  G06V10/776

Abstract: 本发明公开了一种图像数据增广方法及装置，该方法包括：获取真实图像及其真实标注；构建标注生成网络和风格迁移网络；其中，标注生成网络用于根据真实标注生成虚拟标注；风格迁移网络用于将虚拟标注转换成虚拟图像；将标注生成网络与风格迁移网络合并成图像数据增广网络；并基于真实图像及其真实标注，采用基于生成器和判别器的损失函数训练图像数据增广网络；利用训练好的图像数据增广网络生成虚拟图像和虚拟标注，实现图像数据增广。本发明能够在增强真实图像及其标注数据多样性的同时，节省人工标注成本，显著提高后续图像分割模型训练所需的数据量，从而提高图像分割模型的精度。