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申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日：2023-11-15
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118052722A
主分类号：G06T5/50
分类号：G06T5/50;G06V10/774;G06V10/764;G06N20/00
优先权：["20221115 DE 102022212154.6"]
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.05.17#公开
摘要：提供了用标记槽条件化训练用于对象级图像合成的机器学习系统。一种用于训练机器学习系统的计算机实现的方法，所述机器学习系统被训练用于在至少两个阶段中生成图像。
主权项：1.一种用于训练机器学习系统的计算机实现的方法，所述机器学习系统被训练用于在至少两个阶段中生成图像，其中在第一阶段中，基于至少一个输入图像IM_input，通过令牌化所述至少一个输入图像IM_input并且通过自动编码架构重建图像IM_rec来学习至少一个码本，并且在第二阶段中，训练变换器解码器以通过重建所重建图像IM_rec的掩蔽令牌来基于所述至少一个码本生成图像，其中在第一阶段中生成码本字典包括：通过在所述输入图像IM_input的图像特征的不同尺度之间混合所述图像特征来生成码本词汇表，所述图像特征经由自动编码架构被编码和解码，并且其中变换器解码器被训练成基于标记槽条件化来生成图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 罗伯特·博世有限公司 用标记槽条件化训练用于对象级图像合成的机器学习系统
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