模型训练及图像处理方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN116958721A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202210854245.5

    申请日:2022-07-14

    Abstract: 本申请公开了一种模型训练方法、图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。其中,所述模型训练方法包括:获取至少一个第一样本图像;利用所述至少一个第一样本图像和孪生网络,对第一模型进行训练,所述第一模型包含第一层和第二层,所述第一层用于提取图像的特征,所述第二层用于整合提取的图像特征,所述第一模型用于对待分类图像进行特征提取,以利用提取的特征对所述待分类图像进行分类。本申请提供的方案,模型训练过程中,通过投影层对特征提取层提取的目标特征进行整合,能够减少无关因素对目标特征的影响,使得所提取的目标特征更准确,这样,在利用训练后的模型对图像进行目标特征提取,以进行图像分类时,提高了分类的准确率。

    图像分类方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN115641523A

    公开(公告)日:2023-01-24

    申请号:CN202110815559.X

    申请日:2021-07-19

    Abstract: 本申请公开了一种图像分类方法、装置、电子设备和存储介质。其中,方法包括:获取待分类的第一图像;利用人脸识别算法,确定所述第一图像对应的聚类结果;所述聚类结果表征所述第一图像中的人物;利用第一分类模型,确定所述第一图像对应的分类结果;所述第一分类模型用于确定所述第一图像对应的至少一个类型;至少基于所述分类结果和所述聚类结果,确定所述第一图像对应的类别。本申请提供的方案,针对待分类的图像,利用人脸识别算法和分类模型分别得到对应的聚类结果和分类结果,再至少结合分类结果和聚类结果来对图像进行分类。如此,能够避免图像中的人脸错误识别,提高了图像分类的准确性。

    视频剪辑方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111294524A

    公开(公告)日:2020-06-16

    申请号:CN202010110983.X

    申请日:2020-02-24

    Abstract: 本发明实施例涉及计算机领域,公开了一种视频剪辑方法、装置、电子设备及存储介质,视频剪辑方法包括:采用目标检测算法检测视频中的视频帧,得到所述视频帧中的人体区域;其中,所述目标检测算法基于人体目标特征数据预先训练得到;获取所述人体区域内的运动矢量,并根据所述运动矢量确定所述视频帧中的人体是否存在运动;若存在运动,则输出所述视频帧;根据预设的跳帧步长确定下一待检测的视频帧并进行检测,当所述视频中剩余的视频帧的帧数小于所述跳帧步长时,合成所有输出的视频帧以形成剪辑后的视频。本发明有利于快速且准确地提取出包含有人体运动的视频帧。

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