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公开(公告)号：CN117809121B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410217003.4
申请日：2024-02-27
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0455
摘要： 本说明书实施例提供目标对象识别方法、对象识别模型训练方法、目标对象处理方法以及信息处理方法，其中所述目标对象识别方法，包括：确定待识别图像；将所述待识别图像输入对象识别模型进行对象识别，获得所述待识别图像中的目标对象，其中，所述对象识别模型是通过从样本图像中识别的样本目标对象、以及所述样本图像的样本标签训练获得，所述样本目标对象是通过多个样本候选对象的对象类型识别结果以及对象位置检测结果，从所述多个样本候选对象中确定，所述对象位置检测结果是通过对所述多个样本候选对象的对象位置进行位置检测获得，所述多个样本候选对象通过对所述样本图像进行对象识别获得。
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公开(公告)号：CN117115220A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311121899.8
申请日：2023-08-31
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06T7/33 , G06T5/00 , G06V10/74 , G06V10/774
摘要： 本发明实施例提供一种图像处理方法、服务提供方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取参考图像以及待配准图像，二者包含在不同拍摄条件下对相同对象拍得的图像。接着，获取参考图像的参考特征图，该特征图中包含参考图像中各信息单元的语义信息。根据参考特征图中的语义信息确定待配准图像的变换模型，并按照此变换模型对待配准图像进行配准以得到配准后图像。相比于利用图像的强度信息或外观信息确定变换模型，上述方法可以利用信息单元的语义信息确定变换模型，使得变换模型更加准确即可以使待配准图像更合理的进行变形，从而提高图像配准的准确性。
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公开(公告)号：CN117095252A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310879587.7
申请日：2023-07-17
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0895 , G06N3/096
摘要： 本说明书实施例提供目标检测方法，包括：确定目标域的待检测图像；将所述待检测图像输入所述目标域对应的目标检测模型，获得所述待检测图像对应的目标对象图像，其中，所述目标检测模型基于源域训练数据集中的源域标记样本、目标域训练数据集中的目标域初始样本和目标域标记样本训练得到，所述目标域标记样本根据预设样本选择策略、所述目标域训练数据集和所述源域训练数据集，在所述目标域初始样本中筛选得到。在训练过程中考虑源域的训练样本和目标域的训练样本，从而实现模型从源域到目标域的迁移，使得训练后的目标检测模型在目标域也具有适用性，进一步保证目标检测模型在各领域的泛化性能和任务处理性能。
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公开(公告)号：CN116993680A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310814888.1
申请日：2023-07-04
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本说明书实施例提供图像处理方法、图像处理模型的训练方法，其中所述图像处理方法包括：接收图像处理任务，其中，所述图像处理任务携带目标检测区域对应的多个目标图像，所述目标图像处理任务用于检测所述目标检测区域是否异常；将所述多个目标图像输入至图像处理模型，获得所述目标检测区域对应的检测结果，其中，所述图像处理模型基于各目标图像生成检测区域特征信息和检测区域纹理信息，并基于所述检测区域特征信息和所述检测区域纹理信息生成所述检测结果。通过本说明书提供的方法结合了检测区域特征信息和检测区域纹理信息，提升了图像处理的维度，进而提升检测结果的精度。
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公开(公告)号：CN116797554A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310628573.8
申请日：2023-05-31
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本说明书实施例提供图像处理方法以及装置，其中方法包括：接收图像处理任务，其中，图像处理任务携带目标待检测分区对应的多个目标图像，图像处理任务用于检测目标待检测分区内是否存在异常待检测对象；将多个目标图像输入图像处理模型，获得目标待检测分区对应的检测结果，其中，图像处理模型基于各目标图像的局部图像特征和全局图像特征确定检测结果。通过将多个目标图像输入图像处理模型中，能够获得图像处理模型输出的目标待检测分区对应的检测结果，实现对目标待检测分区内是否存在异常待检测对象的自动检测，图像处理模型基于各目标图像的局部图像特征和全局图像特征确定检测结果，能够提高针对待检测对象的检测结果准确性和检测效率。
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公开(公告)号：CN117745725B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410190128.2
申请日：2024-02-20
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/044
摘要： 本说明书实施例提供图像处理方法、图像处理模型训练方法、三维医学图像处理方法、计算设备及存储介质，其中图像处理方法包括：确定待处理图像以及待处理图像关联的图像处理参数；将待处理图像和图像处理参数输入图像处理模型，获得图像处理模型根据图像处理参数对待处理图像进行处理后输出的目标图像；其中，目标图像的分辨率大于待处理图像的分辨率，图像处理模型根据第二样本图像、第二样本图像对应的第一样本图像、第一预测图像和第二预测图像训练得到，第一预测图像为图像处理模型对第一样本图像进行处理并输出的图像，第二预测图像为图像处理模型对第一预测图像进行处理并输出的图像。
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公开(公告)号：CN117809121A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410217003.4
申请日：2024-02-27
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0455
摘要： 本说明书实施例提供目标对象识别方法、对象识别模型训练方法、目标对象处理方法以及信息处理方法，其中所述目标对象识别方法，包括：确定待识别图像；将所述待识别图像输入对象识别模型进行对象识别，获得所述待识别图像中的目标对象，其中，所述对象识别模型是通过从样本图像中识别的样本目标对象、以及所述样本图像的样本标签训练获得，所述样本目标对象是通过多个样本候选对象的对象类型识别结果以及对象位置检测结果，从所述多个样本候选对象中确定，所述对象位置检测结果是通过对所述多个样本候选对象的对象位置进行位置检测获得，所述多个样本候选对象通过对所述样本图像进行对象识别获得。
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公开(公告)号：CN118674725A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411166804.9
申请日：2024-08-22
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
摘要： 本说明书实施例提供图像处理方法、计算机辅助癌症预后方法及系统，其中所述图像处理方法包括：获取目标疾病的目标病理图像和所述目标病理图像的至少一个目标提示信息；将所述目标病理图像和各目标提示信息输入图像处理模型，获得所述目标疾病的目标预后结果，其中，所述目标预后结果根据预设风险等级特征和病理融合图像特征获得，所述病理融合图像特征根据所述目标病理图像的目标病理图像特征和各目标提示信息对应的提示编码特征获得。通过对目标病理图像的目标病理图像特征进行处理的基础上，增加并结合目标提示信息的提示编码特征，对目标病理图像进行特征分析，进一步提高使用图像处理模型确定目标疾病预后结果的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN117115220B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311121899.8
申请日：2023-08-31
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06T7/33 , G06T5/70 , G06V10/74 , G06V10/774
摘要： 本发明实施例提供一种图像处理方法、服务提供方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取参考图像以及待配准图像，二者包含在不同拍摄条件下对相同对象拍得的图像。接着，获取参考图像的参考特征图，该特征图中包含参考图像中各信息单元的语义信息。根据参考特征图中的语义信息确定待配准图像的变换模型，并按照此变换模型对待配准图像进行配准以得到配准后图像。相比于利用图像的强度信息或外观信息确定变换模型，上述方法可以利用信息单元的语义信息确定变换模型，使得变换模型更加准确即可以使待配准图像更合理的进行变形，从而提高图像配准的准确性。
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公开(公告)号：CN117036293A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311016408.3
申请日：2023-08-11
申请人： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/10 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/09
摘要： 本说明书实施例提供图像分割方法及图像分割模型训练方法，该图像分割方法，包括确定包含目标对象的待检测图像；将所述待检测图像输入图像分割模型，获得针对所述待检测图像中目标对象的目标分割图像，其中，所述图像分割模型为基于无标签的初始图像样本集，对嵌入特征感知提示更新网络层的预训练模型进行训练获得，且所述预训练模型为通过上游任务进行有监督训练或者无监督训练获得。通过在数据选择(即在无标签的初始图像样本集中选择尽可能少的、有价值的样本进行标注)和模型微调(即通过少量的标注样本对通过上游任务训练的预训练模型进行微调)过程中优化模型，通过高性能的图像分割模型，可以获得更加准确的目标分割图像。
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