[发明专利]一种图像中移除目标物体的方法、装置及电子设备有效
| 申请号: | 201910481755.0 | 申请日: | 2019-06-04 |
| 公开(公告)号: | CN110008940B | 公开(公告)日: | 2020-02-11 |
| 发明(设计)人: | 陈海波 | 申请(专利权)人: | 深兰人工智能芯片研究院(江苏)有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06T3/00 |
| 代理公司: | 11291 北京同达信恒知识产权代理有限公司 | 代理人: | 黄志华 |
| 地址: | 213161 江苏省常州市武进*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | 本发明公开了一种图像中移除目标物体的方法、装置及电子设备,该方法包括:将包含待移除的目标物体的第一子图像的第一图像,及预先获取的所述第一子图像在所述第一图像中的目标位置信息输入到预先训练完成的网络模型中,获取所述网络模型输出的在所述第一图像中的所述目标位置信息处移除了所述第一子图像的第二图像。由于在本发明实施例中,通过使用预先训练完成的网络模型,将第一图像中的该目标位置信息中的第一子图像移除,得到第二图像。根据该网络模型输出的该第二图像效果较好。 | ||
| 搜索关键词: | 图像 网络模型 子图像 移除 目标位置信息 目标物体 装置及电子设备 图像效果 预先获取 输出 | ||
【主权项】:
1.一种图像中移除目标物体的方法,其特征在于,所述方法包括:/n将包含待移除的目标物体的第一子图像的第一图像,及预先获取的所述第一子图像在所述第一图像中的目标位置信息输入到预先训练完成的网络模型中,获取所述网络模型输出的在所述第一图像中的所述目标位置信息处移除了所述第一子图像的第二图像;/n其中,所述网络模型的训练过程包括:/n获取训练样本集中的每个第五图像,其中每个第五图像中包含待移除的物体的第三子图像;/n针对每个第五图像,将该第五图像及预先获取的该第五图像中待移除的物体的第三子图像在该第五图像中的第二位置信息输入到所述网络模型中,获取所述网络模型输出的在所述第五图像中的所述第二位置信息处移除了所述第三子图像的第六图像,及包含所述物体的第七图像;将所述第六图像,所述第七图像及所述第二位置信息输入到所述网络模型的反向网络模型中,获取所述反向网络模型输出的在所述第六图像的所述第二位置信息处添加了所述第七图像中的物体的第八图像;/n根据每个第五图像和第八图像的相似度,对所述网络模型进行训练。/n
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