公开(公告)号：CN117709464A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311744074.1

申请日：2023-12-18

申请人： 北京猿力未来科技有限公司

发明人： 蔡代钢 ,  卓昀侃 ,  葛延腾 ,  王蕾 ,  李云锦

IPC分类号： G06N5/04 ,  G06N3/045 ,  G06F18/25 ,  G06V30/413

摘要： 本说明书实施例提供图像处理方法以及系统，其中所述图像处理方法包括：响应于目标解题任务确定目标解题任务对应的题目图像；将题目图像分别输入至检测模型和识别模型，获得检测模型输出的题目图像中图形数据对应的检测信息，以及获得识别模型输出的题目图像中字符数据对应的识别信息；根据检测信息和识别信息生成题目图像对应的题目提示文本；将题目提示文本和题目图像输入至目标解题任务对应的解题模型，获得解题模型输出的题目答案信息。通过检测信息和识别信息生成题目提示文本，辅助解题模型进行解题，从而能够获得准确率更高的题目答案信息，提高目标解题任务的任务处理准确率。

公开(公告)号：CN117611482A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311657997.3

申请日：2023-12-05

申请人： 北京猿力未来科技有限公司

发明人： 王蕾

IPC分类号： G06T5/70 ,  G06T5/50 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

摘要： 本发明实施例提供图像去噪、图像生成、试卷图像去噪方法及装置，其中图像去噪方法包括：获取待去噪图像；将待去噪图像输入图像去噪模型进行去噪处理，获得目标图像，其中，图像去噪模型基于多个样本噪声图像训练得到，样本噪声图像为将初始图像输入生成对抗网络生成，生成对抗网络基于样本背景图像与目标背景图像之间的损失训练得到，目标背景图像经生成对抗网络将合成噪声域的样本背景图像转换为真实噪声域的参考噪声图像后、对参考噪声图像转换至合成噪声域得到。丰富了噪声样本集，无需人工生成噪声样本集，同时采用生成对抗网络生成的样本噪声图像更逼近真实的噪声图像，基于该样本噪声图像训练的图像去噪模型可以提升去噪效果。