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公开(公告)号：CN119313981B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411853966.X
申请日：2024-12-16
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06V10/82
Abstract: 本申请实施例提供了一种数据检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取小模型针对多个待检测数据进行检测得到的各初始检测结果；对属于同一任务类型的初始检测结果进行组合，得到该任务类型的组合数据以及数据映射关系；利用该任务类型的待利用大模型对组合数据进行检测，得到该任务类型的中间检测结果；针对该任务类型的每一初始检测结果，基于数据映射关系从中间检测结果中确定该初始检测结果对应的部分，得到该初始检测结果对应的待检测数据的二次检测结果；根据每一待检测数据的二次检测结果，确定该待检测数据的最终检测结果。本方案降低了大模型与小模型进行协同工作的计算资源消耗。
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公开(公告)号：CN119226937B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411757758.X
申请日：2024-12-02
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06V20/54 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06V10/96 , G10L25/30 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本申请实施例提供了一种检测方法、装置、设备以及存储介质，涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：利用小模型在当前的置信度阈值下检测当前的检测周期内待检测数据中包含目标对象的部分数据，得到中间结果；基于中间结果的数量，计算表示当前的检测周期内大模型在单位时间内的负载情况的指标值；其中，大模型的参数量大于小模型，且大模型用于检测小模型在每一检测周期内检测得到的中间结果中是否包含目标对象；若指标值大于预设的第一调整阈值，将当前的置信度阈值调大；其中，第一调整阈值基于大模型在单位时间内的负载上限所确定。可见，通过本方案，可以提高最终检测结果的有效性。
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公开(公告)号：CN119313981A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411853966.X
申请日：2024-12-16
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06V10/82
Abstract: 本申请实施例提供了一种数据检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取小模型针对多个待检测数据进行检测得到的各初始检测结果；对属于同一任务类型的初始检测结果进行组合，得到该任务类型的组合数据以及数据映射关系；利用该任务类型的待利用大模型对组合数据进行检测，得到该任务类型的中间检测结果；针对该任务类型的每一初始检测结果，基于数据映射关系从中间检测结果中确定该初始检测结果对应的部分，得到该初始检测结果对应的待检测数据的二次检测结果；根据每一待检测数据的二次检测结果，确定该待检测数据的最终检测结果。本方案降低了大模型与小模型进行协同工作的计算资源消耗。
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公开(公告)号：CN119226937A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411757758.X
申请日：2024-12-02
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06V20/54 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06V10/96 , G10L25/30 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本申请实施例提供了一种检测方法、装置、设备以及存储介质，涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：利用小模型在当前的置信度阈值下检测当前的检测周期内待检测数据中包含目标对象的部分数据，得到中间结果；基于中间结果的数量，计算表示当前的检测周期内大模型在单位时间内的负载情况的指标值；其中，大模型的参数量大于小模型，且大模型用于检测小模型在每一检测周期内检测得到的中间结果中是否包含目标对象；若指标值大于预设的第一调整阈值，将当前的置信度阈值调大；其中，第一调整阈值基于大模型在单位时间内的负载上限所确定。可见，通过本方案，可以提高最终检测结果的有效性。
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