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公开(公告)号：CN116935202A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310774209.2
申请日：2023-06-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V20/05 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种水下图像的目标识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将采集的水下图像输入目标检测模型中，得到目标检测模型输出的目标识别结果；目标检测模型通过以下方式训练得到：基于水下图像合成方法，将样本陆地域数据集中的样本陆地图像转换为合成的水下图像；基于合成的水下图像以及第一标签，对感知模型进行预训练；基于样本水下域数据集对预训练后的感知模型进行微调，得到目标检测模型。本发明提供的水下图像的目标识别方法，将陆地图像转换为合成的水下图像，利用合成的水下图像对感知模型进行预训练，以及利用样本水下图像对感知模型进行微调得到目标检测模型，通过该目标检测模型可以实现准确的水下图像的目标识别。
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公开(公告)号：CN113012254B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110424896.6
申请日：2021-04-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及了一种基于像素级自监督训练的水下图像合成方法，旨在解决现有技术无法实现稳定的高质量水下图像合成的问题。本发明包括：获取待合成自然光图像、对应的图像深度信息、图像深度信息以及随机生成的噪声矢量；通过水下图像合成模型的衰减模块进行待合成自然光图像的衰减，通过水下图像合成模型的散射模块进行图像深度信息的散射，并连接衰减图像和散射信息；通过水下图像合成模型的虚拟光校正模块的逆运算进行光晕添加，获得待合成自然光图像对应的合成水下图像。本发明实现了稳定的高质量水下图像合成，并且模型训练效率高，训练数据获取难度低。
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公开(公告)号：CN113012254A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110424896.6
申请日：2021-04-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及了一种基于像素级自监督训练的水下图像合成方法，旨在解决现有技术无法实现稳定的高质量水下图像合成的问题。本发明包括：获取待合成自然光图像、对应的图像深度信息、图像深度信息以及随机生成的噪声矢量；通过水下图像合成模型的衰减模块进行待合成自然光图像的衰减，通过水下图像合成模型的散射模块进行图像深度信息的散射，并连接衰减图像和散射信息；通过水下图像合成模型的虚拟光校正模块的逆运算进行光晕添加，获得待合成自然光图像对应的合成水下图像。本发明实现了稳定的高质量水下图像合成，并且模型训练效率高，训练数据获取难度低。
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