网络模型训练方法、装置、设备、介质及程序产品
实质审查的生效
摘要

本公开提供了一种网络模型训练方法及装置、电子设备、存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质、计算机程序产品,涉及深度学习技术领域,尤其涉及图像分割技术领域。本公开首先基于多张第一样本图像针对目标对象的标注信息,生成目标对象对应的概率图谱;之后利用概率图谱和没有标注的图像进行预训练,能够得到包含质量较高的网络参数的预训练模型,在此基础之上,再利用少量的有标注的医学图像对预训练模型进行进一步地训练,得到的图像分割模型具有较高的图像分割精度。

基本信息
专利标题 :
网络模型训练方法、装置、设备、介质及程序产品
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114463361A
申请号 :
CN202210138535.X
公开(公告)日 :
2022-05-10
申请日 :
2022-02-15
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
刘佳王兆玮孙钦佩杨叶辉王晓荣
申请人 :
北京百度网讯科技有限公司
申请人地址 :
北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
代理机构 :
北京市铸成律师事务所
代理人 :
皇甫韵啸
优先权 :
CN202210138535.X
主分类号 :
G06T7/13
IPC分类号 :
G06T7/13  G06T7/143  G06T5/00  G06V10/774  G06V10/82  G06K9/62  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
G06T5/50
通过使用多于一幅图像的,例如平均、减少
G06T7/13
边缘检测
法律状态
2022-05-27 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/13
申请日 : 20220215
2022-05-10 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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