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BIOLOGY DRIVEN APPROACH TO IMAGE SEGMENTATION USING SUPERVISED DEEP LEARNING-BASED SEGMENTATION

机译:生物学驱动方法对基于深度学习的分割的图像分割方法

摘要

A segmentation machine learning model is described that has trained to predict segmentation for images captured in a first manner using training observations that each pair an image of a scene captured in the first manner with a segmentation of an image of the same scene captured in a second manner distinct from the first manner, where the segmentation of the image of the same scene captured in the second manner was produced by applying to the image of the same scene captured in the second manner a model for segmenting images captured in the second manner. The model can be applied to a distinguished image captured in the first manner to predict a segmentation of the distinguished image.
机译:描述了分割机学习模型,其已经训练以预测以第一方式以第一方式捕获的图像的分割,其每对第一方式捕获的场景的图像具有在第二个中捕获的相同场景的图像的分割通过第一方式不同的方式,其中通过以第二种方式捕获的相同场景的图像捕获的相同场景的图像的分割来产生用于以第二种方式捕获的分段图像的模型来产生。该模型可以应用于以第一种方式捕获的分辨图像以预测所具有的分段。

著录项

  • 公开/公告号US2021133981A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-05-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ALLEN INSTITUTE;

    申请/专利号US202017085509

  • 发明设计人 JIANXU CHEN;SUSANNE MARIE RAFELSKI;

    申请日2020-10-30

  • 分类号G06T7/149;G06T7/11;G06T7;G16H30/40;G16H30/20;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 18:34:38

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