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MODEL-BASED IMAGE LABELING AND/OR SEGMENTATION

机译:基于模型的图像标记和/或分段

摘要

In some embodiments, reduction of computational resource usage related to image labeling and/or segmentation may be facilitated. In some embodiments, a collection of images may be used to train one or more prediction models. Based on a presentation of an image on a user interface, an indication of a target quantity of superpixels for the image may be obtained. The image may be provided to a first prediction model to cause the prediction model to predict a quantity of superpixels for the image. The target quantity of superpixels may be provided to the first model to update the first model's configurations based on (i) the predicted quantity and (ii) the target quantity. A set of superpixels may be generated for the image based on the target quantity, and segmentation information related to the superpixels set may be provided to a second prediction model to update the second model's configurations.
机译:在一些实施例中,可以促进与图像标记和/或分割相关的计算资源使用的降低。在一些实施例中,可以使用图像的集合来训练一个或多个预测模型。基于用户界面上的图像的呈现,可以获得图像的目标数量的超像素的指示。可以将图像提供给第一预测模型以使预测模型预测图像的一定量的超像素。可以向第一模型提供超像素的目标量以基于(i)预测量和(ii)目标量来更新第一模型的配置。可以基于目标量为图像生成一组超像素,并且可以向第二预测模型提供与SuperPixels集合有关的分割信息以更新第二模型的配置。

著录项

  • 公开/公告号US2021081726A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-03-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 CLARIFAI INC.;

    申请/专利号US202017108831

  • 发明设计人 YANAN JIAN;MATTHEW ZEILER;MARSHALL JONES;

    申请日2020-12-01

  • 分类号G06K9/66;G06T7/174;G06N3/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2024-06-14 21:22:22

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