-
公开(公告)号：CN115953651A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310232993.4
申请日：2023-03-13
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06F17/16
Abstract: 本申请公开了一种基于跨域设备的模型训练方法、装置、设备及介质，涉及深度学习领域。该方法中，当属性信息与预测属性信息之间的差值时大于第一阈值，更新模型并使用更新后的模型再次对目标对象进行识别，当两者之间的差值小于或等于第一阈值，完成对模型的训练。在模型训练过程中，将第一费歇耳信息矩阵拆分为第二费歇耳矩阵，求解各第二费歇耳矩阵的逆矩阵，并进行迭代；在相邻两次迭代的改变量小于第二阈值时利用上一次迭代的第二费歇耳信息矩阵的第二逆矩阵作为当前次迭代的第二费歇耳信息矩阵的逆矩阵。可见，减小了迭代过程中的计算量以及费歇耳信息矩阵更新频率，较准确、高效地对目标对象进行识别；此外，避免了模型转存造成的资源浪费。
-
公开(公告)号：CN115953544A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310251944.5
申请日：2023-03-16
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06T17/00 , G06T15/04 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/56 , G06V10/54 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了计算机技术领域内的一种三维重建方法、装置、电子设备及可读存储介质。本申请以同一被观测对象在多个视角下的图像为基础，利用二维卷积UNet网络基于各图像的平面图像特征构建包裹被观测对象的代价体；之后利用三维卷积UNet网络得到每一体素的三维融合特征，使得每一体素的特征能够增强弱纹理表示；进而利用Transformer基于各体素的三维融合特征得到每一空间点的点融合特征，利用多层感知机基于所有空间点的点融合特征输出各空间点的颜色、符号距离和语义分割结果，并计算相应损失，以构建得到三维重建模型。该方案能够增强弱纹理的特征表示，并联合二维图像特征增强三维特征的表示能力，提高了三维重建质量。
-
公开(公告)号：CN115858848A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310166849.5
申请日：2023-02-27
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F16/583 , G06F16/33 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了图文互检方法及装置、训练方法及装置、服务器、介质，涉及数据处理技术领域，该训练方法包括：构建图像多连接特征编码器和文本特征编码器；其中，图像多连接特征编码器包括：图像分类网络、图像检测网络、图像的图结构构建网络；基于图像多连接特征编码器和文本特征编码器进行网络构建，得到初始图文互检网络；构造图文检索损失函数；基于图文检索损失函数和训练数据对初始图文互检网络进行训练，得到图文互检网络。提高对多模态数据进行处理的效果和推理准确度。
-
公开(公告)号：CN115759183A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202310016212.8
申请日：2023-01-06
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种多结构文本图神经网络的相关方法和相关装置，该方法包括：基于多结构文本的不同语义信息进行图网络构建，得到初始多结构文本图神经网络；将正负样本之间的距离越来越远为目标构造对比损失函数；基于对比损失函数和训练数据对初始多结构文本图神经网络进行训练，得到多结构文本图神经网络。以提高对多结构文本进行处理的效果，提高推理准确度。
-
公开(公告)号：CN115376054A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211314784.6
申请日：2022-10-26
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/74 , G06V10/30
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种目标检测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取目标视频的全部待检测视频帧，并利用目标检测模型对所述待检测视频帧中预设类型的目标进行检测，得到初始目标检测框；对所述初始目标检测框中的目标特征进行提取并利用聚类模型对提取到的目标特征进行聚类处理，得到所述初始目标检测框之间的聚类关系；基于所述聚类关系通过对所述初始目标检测框进行去噪处理的方式确定出关键目标检测框，以对所述待检测视频帧中的预设类型的关键目标进行检测。可见，本申请可针对任意视频的视频帧进行关键目标检测，无须依赖关键目标检测数据集以提高检测效率，同时避免出现假阳性检测结果以提高检测精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114817513B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210745454.6
申请日：2022-06-29
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及深度学习技术领域，公开了一种文本答案的确定方法、装置、设备和介质，获取包括文章文本和问题文本的待分析文本。基于待分析文本与设定的偏移量的相似度，确定出与待分析文本匹配的目标偏移量；依据目标偏移量，对神经网络模型以及待分析文本进行压缩处理。利用压缩后的神经网络模型对压缩后的待分析文本进行分析，以从文章文本中提取出与问题文本匹配的答案。基于待分析文本的文本特征选取匹配的偏移量，利用偏移量实现对神经网络模型以及待分析文本的压缩，减少了所需分析的文本数据量和神经网络模型的计算量，提升了文本的处理效率。根据不同类型的输入数据的特征灵活地选择偏移量，实现了神经网络模型的灵活调整和应用。
-
公开(公告)号：CN114997337A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210838709.3
申请日：2022-07-18
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种信息融合方法、数据通信方法、装置及一种电子设备和一种计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域，该信息融合方法包括：当满足通信触发条件时，获取分布式训练系统中各计算节点的局部参数；其中，通信触发条件为参与本轮训练的关键节点均执行完成本轮训练任务；在各计算节点中选择N个参与下一轮训练的关键节点，对N个关键节点的局部参数进行融合得到全局参数；将全局参数发送至各计算节点，并向关键节点发送训练命令，以便关键节点基于全局参数执行下一轮训练任务。本申请提升了模型的分布式训练速度。
-
公开(公告)号：CN114840632A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210609563.5
申请日：2022-05-31
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F16/31 , G06F16/36 , G06F40/253 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种知识抽取方法、系统、设备及存储介质，应用于数据处理技术领域，包括：确定文本语料库并进行标注，构建索引得到标注语料库；设置用于表征关系信息的种子数据并检索出相应句子确定出句子的检索词距离，检索词的语法解析树距离，以及动词词组的语法解析树距离；并基于确定出的句子各项距离，按照权重规则确定出句子的各动词词组各自的加权值；通过汇总得出加权值之和最高的K个目标动词词组；从标注语料库中检索出包括目标动词词组的各句子，并按预设规则进行校验；将通过校验之后的各个句子，汇总为对应于种子数据的知识抽取内容。应用本申请的方案，可以有效进行知识抽取，且通用性高、召回率高，可得到高质量的知识抽取内容。
-
公开(公告)号：CN114648681A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210546381.8
申请日：2022-05-20
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T3/00 , G06F40/30 , G06F16/36 , G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种图像生成方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域，该方法包括：获取弱相关图文数据对，并根据弱相关图文数据对创建图文数据集，弱相关图文数据对为图文之间呈弱相关关系的图文数据对，利用图文数据集对预先基于对抗网络构建的图像生成模型进行训练，以得到训练后图像生成模型，图像生成模型中包含用于生成图片的生成器以及用于鉴别图片真假并计算相应损失值的判别器，当获取到待处理文本数据，则利用训练后图像生成模型生成与待处理文本数据对应的图片。本方法采用呈弱相关关系的图文数据，并使用单阶段端到端的训练方法，使生成的图像更加贴近实际的生活场景，容易落地实施，可用于指导艺术化、抽象化等图像的生成。
-
公开(公告)号：CN110533165B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201910760134.6
申请日：2019-08-16
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法，由于本发明中对于通过饱和映射法得到的第一量化阈值以及通过非饱和映射法得到的第二量化阈值进行了加权计算，相当于对两个量化阈值进行了融合，得到的最佳量化阈值可以适用于大多数的激活输出层，因此也就能够更加有效的保留激活输出层的有效信息，并用于后续的图像处理工作，提高了量化后的深度神经网络在低位宽硬件平台上，进行推理计算的精度。本发明还公开了一种图像处理装置及设备，具有如上图像处理方法相同的有益效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
277
records
(took 0.046 seconds)
