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公开(公告)号：CN108764283A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810362639.2
申请日：2018-04-20
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/627
Abstract: 本发明实施例提供了一种分类模型的损失值获取方法及装置。通过本发明实施例的方法，将样本数据输入预设分类模型中，得到该样本数据分别属于每一个预设分类的概率；获取该样本数据的标注分类；根据该标注分类获取该样本数据分别与每一个预设分类之间的惩罚权重，该样本数据分别与每一个预设分类之间的惩罚权重不全相同；根据每一个惩罚权重和每一个概率获取预设分类模型的损失值，根据预设分类模型的损失值就可以确定出该预设分类模型对该样本数据预测的错误程度，之后选择与该错误程度相适应的优化方式来优化预设分类模型就能使得预设分类模型达到要求。因此，相比于现有技术，本发明实施例可以提高优化效率。
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公开(公告)号：CN108563683A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810191730.2
申请日：2018-03-08
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
CPC classification number: G06K9/6256
Abstract: 本发明实施例提供了一种标签添加方法、装置及终端，其中，所述方法包括：从图像库中查找第一预设数量的种子图像；其中，所述种子图像与待添加的第一标签匹配；根据预先训练好的第一图像分类模型，从所述图像库中筛选各所述种子图像对应的特征相似图像；将各所述种子图像对应的所述特征相似图像求并集，生成所述第一标签的训练图像；依据第一标签、第一标签的训练图像、所述第一图像分类模型中已包含的各第二标签以及各所述第二标签的训练图像，训练第二图像分类模型。通过本发明提供的标签添加方法，无需用户进行大量训练图像的标记，仅手动筛选出第一预设数量的种子图像即可，操作便捷且耗时短，既能够节省人力资源，又能够提升标签添加效率。
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公开(公告)号：CN108460343A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810118914.6
申请日：2018-02-06
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
CPC classification number: G06K9/00281 , G06N3/0454
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像处理方法、系统及服务器，包括下述步骤：获取待处理的人脸图像；将所述人脸图像输入到预设的卷积神经网络模型中，并获取所述卷积神经网络模型响应所述人脸图像输入而输出的人脸关键点坐标，其中，所述卷积神经网络模型包括专注度机制，以使所述卷积神经网络抽取特征中包含关键点的局部信息；根据所述人脸关键点特征对所述人脸图像进行图像内容理解。卷积神经网络中设置专注度机制，使卷积神经网络模型在对人脸图像进行特征提取时，专注于人脸图像中用户关注的人脸关键点特征，进而使卷积神经网络模型提取的特征中仅包括或大部分为人脸关键点特征，从而提高关键点特征的占比，有效的提高了人脸图像关键点检测的准确率。
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公开(公告)号：CN108364023A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810139775.5
申请日：2018-02-11
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于注意力模型的图像识别方法和系统，首先获取图像矩阵形状为[W，H，C]的输入特征图，其中，W为宽度，H为高度，C为通道数；然后使用预设的空间映射权重矩阵对输入特征图进行空间映射，并经过激活函数激活后得到空间权重矩阵，将所述空间权重矩阵与输入特征图的图像矩阵按位相乘得到输出特征图，其中，所述预设的空间映射权重矩阵为注意力在于图像宽度和高度的空间注意力矩阵[C，1]，此时空间权重矩阵的形状为[W，H，1]，或者所述预设的空间映射权重矩阵为注意力在于图像通道数的通道注意力矩阵[C，C]，此时空间权重矩阵的形状为[1，1，C]，可有效提高特征提取的针对性，从而强化对于图像局部特征的提取能力。
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公开(公告)号：CN108108738A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711219332.9
申请日：2017-11-28
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06K9/4619
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像处理方法、装置及终端，其中所述方法包括：通过卷积神经网络对图像进行卷积处理的过程中，判断当前预调用的第一卷积层是否设置有第一片选模块；若所述第一卷积层设置有第一片选模块，将前一卷积层的输出数据分别输入至所述第一片选模块以及所述第一卷积层中；调用所述第一片选模块，由所述第一片选模块依据所述前一卷积层的输出数据，从所述第一卷积层包含的特征图中确定目标特征图；调用所述第一卷积层，由所述第一卷积层依据所述目标特征图对所述前一卷积层的输出数据进行卷积处理，得到输出数据。通过本发明实施例提供的图像处理方法，能够减小计算量，从而提高任务处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114691906B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202011602954.1
申请日：2020-12-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/483 , G06F16/435 , G06F16/438
Abstract: 本公开关于一种媒体内容的处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：确定搜索词对应的多个媒体内容，其中，多个媒体内容包括发布时间晚于预定时间点的新媒体内容和发布时间不晚于预定时间点的其它媒体内容；获取针对新媒体内容的交互行为的第一特征值；对第一特征值进行更新，得到针对新媒体内容的交互行为的第二特征值；依据针对新媒体内容的交互行为的第二特征值以及分别针对其它媒体内容的交互行为的其它特征值对多个媒体内容进行处理，得到搜索词对应的搜索结果，其中，搜索结果包括对多个媒体内容进行排序的结果。通过本公开，实现了灵活满足搜索需求，有效提高搜索准确性，优化搜索的效果。
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公开(公告)号：CN113934872B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202111277526.0
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/438 , G06F16/483 , G06F16/432 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本公开关于一种搜索结果的排序方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域。本公开实施例至少解决相关技术中，搜索结果排序不准确的问题。该方法包括：获取当前搜索词以及与当前搜索词相关的多个多媒体资源；根据当前搜索词的搜索词特征、每个多媒体资源的资源特征以及预先训练好的预测模型，预测每个多媒体资源的点击率，并根据每个多媒体资源的点击率，对多个多媒体资源排序；当前搜索词的搜索词特征用于标识当前搜索词，预测模型为根据样本搜索词、样本搜索词相关的多个样本多媒体资源以及每个样本多媒体资源的样本操作记录训练得到的；样本操作记录用于表征用户在历史时间段搜索样本搜索词时，每个样本多媒体资源的点击率。
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公开(公告)号：CN111046232B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN201911206100.9
申请日：2019-11-30
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06F16/75 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开关于一种视频分类方法、装置、电子设备以及存储介质，用以至少解决相关技术中视频分类方法无法兼顾分类准确度以及分类速度的问题，方法包括：使用预先训练得到的基于卷积神经网络的特征提取模型对待分类视频数据进行多帧特征提取，以得到所述待分类视频数据的多帧视频特征集；根据所述多帧视频特征集，确定所述待分类视频数据的稳定性指标，其中，所述待分类视频数据的稳定性指标用于表征所述待分类视频数据中连续两帧视频帧所对应画面的变化程度；根据所述待分类视频的稳定性指标，确定与所述待分类视频数据对应的预先训练好的分类模型，并利用所述分类模型对所述待分类视频数据进行分类。
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公开(公告)号：CN113468405B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110711095.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/9532 , G06F16/9535
Abstract: 本公开关于一种数据搜索方法、装置、电子设备及存储介质，该数据搜索方法包括：获取目标搜索信息，根据目标搜索信息获取融合搜索反馈日志；其中，融合搜索反馈日志为根据历史时间段的目标搜索信息对应的第一搜索反馈日志和替换目标搜索信息对应的第二搜索反馈日志融合得到的；替换目标搜索信息为在历史时间段，目标搜索信息对应的第一搜索反馈日志与预设需求反馈日志的匹配值小于匹配阈值时，更新后得到的搜索信息，基于融合搜索反馈日志确定目标搜索信息对应的搜索反馈数据。如此，服务器不仅做到受主流用户的意图的影响的同时，也考虑到小众用户的需求，整体提高用户体验。
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公开(公告)号：CN112000821B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202010848523.7
申请日：2020-08-21
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/435 , G06F16/438 , G06F16/44 , G06F18/214
Abstract: 本公开关于一种多媒体信息推送方法、装置、服务器及存储介质，该方法包括：获取与待推送账户对应的候选多媒体信息；通过目标排序模型，得到各个候选多媒体信息的排序标签；目标排序模型根据从至少两个信息排序模型中选取的树模型融合得到，用于输出多媒体信息的排序标签；按照排序标签，将各个候选多媒体信息进行排序，得到排序后的候选多媒体信息；将排序后的候选多媒体信息推送至待推送账户。采用本方法，由于对候选多媒体信息进行排序的目标排序模型是从至少两个信息排序模型中选取的树模型融合得到的，其模型结构不会出现冗余，从而使得目标排序模型的整体运行效率较高，进而提高了多媒体信息的推送效率。
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