公开(公告)号：CN114491074A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210106348.3

申请日：2022-01-28

Applicant: 复旦大学

Inventor： 王京 ,  冯瑞

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/211 ,  G06F40/242 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于图网络的文本关系提取方法，将文本内容信息以及文本行的位置信息分别转换为用于搭建图网络的结点特征以及边特征，从而搭建图网络，并使用图网络预测文本行的属性以及文本行之间的边属性，从而实现了对文本行之间的键值对关系信息的提取任务。特别地，本发明的方法利用了视圆可见性规则对所述文本行进行预判，后续只对可能存在边关系的文本行进行计算预测，因此避免了大量冗余计算，实现了快速高效的关系信息的提取。

公开(公告)号：CN112818917B

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN202110208326.3

申请日：2021-02-24

Applicant: 复旦大学

Inventor： 王京 ,  刘天弼 ,  冯瑞

IPC: G06V40/70 ,  G06V10/74 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种实时行人检测与重识别方法及装置，用于对多路行人视频流中的特定行人进行实时监测，其特征在于，包括如下步骤：利用目标检测模型对每路行人视频流进行人脸检测，得到行人人脸；利用相似度判别模型对行人人脸与特定行人人脸库人脸相似度计算得到人脸相似度值；当人脸相似度值大于特定人脸阈值时，该行人人脸为特定行人人脸；从行人视频流中裁剪出特定行人截图，并与对应的ID对应存储得到特定行人库；利用目标检测模型进行行人检测得到待识别行人，并裁剪出待识别行人截图；基于待识别行人截图以及特定行人库通过相似度判别模型计算得到行人相似度值；当行人相似度值大于预定的特定行人阈值时，该待识别行人为特定行人。

公开(公告)号：CN114492755A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210106356.8

申请日：2022-01-28

Applicant: 复旦大学

Inventor： 王京 ,  冯瑞

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N5/02

Abstract: 本发明提供一种基于知识蒸馏的目标检测模型压缩方法，通过FPN分别提取教师网络模型和学生网络模型的特征图，通过计算两者的对应的特征图的Gram矩阵之间的差异，并通过反向传播，能够使学生网络模型向教师网络模型学习不同通道之间的相程度，进而提高学生网络模型的检测精度，从而能够对目标检测模型进行有效压缩，并且在压缩的同时保证检测精度。其中，教师网络模型为以ResNet101为骨干网络的Faster RCNN，学生网络模型为以ResNet50为骨干网络的Faster RCNN，因此，减少了约一半的中间层的层数，实现了有效的模型压缩，并且通过应用Gram矩阵，保证了压缩后模型的检测精度。

公开(公告)号：CN112818917A

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN202110208326.3

申请日：2021-02-24

Applicant: 复旦大学

Inventor： 王京 ,  刘天弼 ,  冯瑞

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种实时行人检测与重识别方法及装置，用于对多路行人视频流中的特定行人进行实时监测，其特征在于，包括如下步骤：利用目标检测模型对每路行人视频流进行人脸检测，得到行人人脸；利用相似度判别模型对行人人脸与特定行人人脸库人脸相似度计算得到人脸相似度值；当人脸相似度值大于特定人脸阈值时，该行人人脸为特定行人人脸；从行人视频流中裁剪出特定行人截图，并与对应的ID对应存储得到特定行人库；利用目标检测模型进行行人检测得到待识别行人，并裁剪出待识别行人截图；基于待识别行人截图以及特定行人库通过相似度判别模型计算得到行人相似度值；当行人相似度值大于预定的特定行人阈值时，该待识别行人为特定行人。