公开(公告)号：CN119006952A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411032470.6

申请日：2024-07-30

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 李春艳 ,  陈彤 ,  杜灵杰 ,  杨静怡

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/20 ,  G06T5/40

Abstract: 本发明公开了一种深度学习模型输入图像处理方法、装置、介质和设备，涉及图像处理技术领域。包括：获取训练好的深度学习模型所学习到的用于表征训练集中图像特征的第一参数；获取用于表征待输入图像特征的第二参数；获取第一参数与第二参数的差距，当差距大于所设阈值时，通过对待输入图像进行不同特征维度的调整，获得处理后图像。通过将实际采集的待输入图像调整至与训练集中的特征相似，这种处理方法不仅需要调整的参数量少、所需要付出的计算资源少，并且根据训练集对待输入图像进行针对性调整能够保证待输入图像的调整幅度更加适配训练好的深度学习模型，相对于对不同场景进行大规模数据集训练过程，进一步节省了算力资源。