图像展示方法、装置、电子设备和存储介质与流程

文档序号:24641146发布日期:2021-04-09 20:54阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种图像展示方法,包括:

获取神经网络模型;

将多个目标图像输入所述神经网络模型,以获取所述神经网络模型中各目标网络层处理得到的中间图像;

根据各所述中间图像所属的目标网络层,以及各所述中间图像对应的目标图像,对多个所述中间图像进行排布;

对排布后的多个所述中间图像进行展示。

2.根据权利要求1所述的图像展示方法,其中,所述根据各所述中间图像所属的目标网络层,以及各所述中间图像对应的目标图像,对多个所述中间图像进行排布,包括:

根据各所述中间图像所属的目标网络层,以及各所述中间图像对应的目标图像,将多个所述中间图像排布为图像阵列;

其中,所述图像阵列的各行分别具有对应的所述目标网络层,各列分别具有对应的所述目标图像。

3.根据权利要求2所述的图像展示方法,其中,

所述各行对应的所述目标网络层,是根据各所述目标网络层在所述神经网络模型中的位置确定的;

和/或,各列对应的所述目标图像,是根据各所述目标图像输入所述神经网络的顺序确定的。

4.根据权利要求1-3任一项所述的图像展示方法,其中,所述方法还包括:

响应于第一用户指令,从所述神经网络模型的多个网络层中,确定所述目标网络层。

5.根据权利要求1-3任一项所述的图像展示方法,其中,所述方法还包括:

响应于第二用户指令,确定目标数量;

从训练图像集合中选定符合所述目标数量的所述目标图像。

6.一种图像展示装置,所述装置,包括:

第一获取模块,用于获取神经网络模型;

第二获取模块,用于将多个目标图像输入所述神经网络模型,以获取所述神经网络模型中各目标网络层处理得到的中间图像;

处理模块,用于根据各所述中间图像所属的目标网络层,以及各所述中间图像对应的目标图像,对多个所述中间图像进行排布;

展示模块,用于对排布后的多个所述中间图像进行展示。

7.根据权利要求6所述的图像展示装置,其中,所述处理模块,具体用于:

根据各所述中间图像所属的目标网络层,以及各所述中间图像对应的目标图像,将多个所述中间图像排布为图像阵列;

其中,所述图像阵列的各行分别具有对应的所述目标网络层,各列分别具有对应的所述目标图像。

8.根据权利要求7所述的图像展示装置,其中,

所述各行对应的所述目标网络层,是根据各所述目标网络层在所述神经网络模型中的位置确定的;

和/或,各列对应的所述目标图像,是根据各所述目标图像输入所述神经网络的顺序确定的。

9.根据权利要求6-8任一项所述的图像展示装置,其中,所述装置还包括:

确定模块,用于响应于第一用户指令,从所述神经网络模型的多个网络层中,确定所述目标网络层。

10.根据权利要求6-8任一项所述的图像展示装置,其中,所述确定模块,还用于:

响应于第二用户指令,确定目标数量;从训练图像集合中选定符合所述目标数量的所述目标图像。

11.一种电子设备,包括:

至少一个处理器;以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5中任一项所述的方法。

12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5中任一项所述的方法。

13.一种计算机程序产品,当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时,用于实现权利要求1-5中任一项所述的方法。


技术总结
本申请公开了图像展示方法、装置、电子设备和存储介质,涉及计算机视觉、深度学习技术领域。具体实现方案为:获取神经网络模型,将多个目标图像输入神经网络模型,以获取神经网络模型中各目标网络层处理得到的中间图像,根据各中间图像所属的目标网络层,以及各中间图像,对排布后的多个中间图像进行展示。本申请中通过对神经网络模型训练过程中的各网络层的输出可视化,以整体预览及对比多个网络层的中间结果输出,便于对模型进行优化调整。

技术研发人员:申玉涵;潘子豪;施依欣;吕雪莹;陈泽裕;赖宝华;吴泽武;赵乔
受保护的技术使用者:北京百度网讯科技有限公司
技术研发日:2020.12.15
技术公布日:2021.04.09
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