[发明专利]神经网络模型的训练方法、装置及图像检测的方法在审
| 申请号： | 202010173603.7 | 申请日： | 2020-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN112766481A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 王君乐;许家誉;艾长青;郭云镝;张力柯;荆彦青 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 赵翠萍;张颖玲 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种用于检测图像异常区域的神经网络模型的训练方法、图像异常区域的检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；该方法包括：获取正常图像，并对所述正常图像进行种子区域提取处理，以获得所述正常图像中用于填充异常素材的种子区域；对所述种子区域进行区域形状调整处理，以获得目标种子区域；在所述正常图像中位于所述目标种子区域的范围内，进行异常素材填充处理，以获得异常图像；将所述正常图像作为正样本，将所述异常图像作为负样本，更新用于检测图像异常区域的神经网络模型的参数，并将更新后的参数作为训练后的所述神经网络模型的参数。通过本发明，能够提高检测图像异常区域的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 训练 方法 装置 图像 检测 | ||
【主权项】：
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