公开(公告)号：CN116580199A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310556328.0

申请日：2023-05-16

Applicant: 广州大学

Inventor： 彭绍湖 ,  吴树贤 ,  冼咏炘 ,  谭敏聪

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/00

Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于DeepLabV3+的图像分割方法、装置和存储介质，方法包括：在编码器中，基于多尺度特征融合模型，提取待测图像的图像特征；所述多尺度特征融合模型包括至少一个两层卷积结构和一个三层卷积结构。本申请提供的技术方案用以解决传统的图像分割算法在分割癌细胞区域边界识别精度不高的问题。

公开(公告)号：CN116682121A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310542156.1

申请日：2023-05-12

Applicant: 广州大学

Inventor： 彭绍湖 ,  谭敏聪 ,  吴树贤 ,  冼咏炘

IPC: G06V30/19 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的场景文本检测方法、系统及装置，包括：S1、获取文本检测训练数据集；S2、对训练数据集图片进行数据增强；S3、对数据增强后的训练数据集图像进行随机中心裁剪得到随机中心剪裁训练数据集图像；S4、建立场景文本检测模型；S5、将随机中心剪裁训练数据集图像输入场景文本检测模型进行训练，得到训练后的场景文本检测模型；S6、将测试集输入训练后的场景文本检测模型进场景文本检测；S7、对文本检测结果进行评价。本发明可以实现场景文本检测且效率高。

公开(公告)号：CN116597448A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310556314.9

申请日：2023-05-16

Applicant: 广州大学

Inventor： 彭绍湖 ,  冼咏炘 ,  吴树贤 ,  谭敏聪

IPC: G06V30/148 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的光学字符分割方法及装置，其中，该方法包括：获得训练数据集和调试数据集；使用Pytorch深度学习框架建立一个基于注意力机制的多尺度分割网络；使用训练数据集对所述多尺度分割网络进行训练，并使用调试数据集对训练后的多尺度分割网络进行微调；根据评价指标对多尺度分割网络的字符分割结果进行评价。