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公开(公告)号：CN111177462B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202010005825.8
申请日：2020-01-03
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/735 , G06F16/78 , G06F16/783 , G06F40/211
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公开(公告)号：CN114333038B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210200453.3
申请日：2022-03-03
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种对象识别模型的训练方法和对象识别方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉领域和深度学习领域，可应用于人脸识别和内容审核等场景下。对象识别模型的训练方法的具体实现方案为：检测包括完整结构的目标对象的第一样本图像，得到目标对象的关键点信息；根据关键点信息裁剪第一样本图像，得到针对目标对象的多个区域图像，每个区域图像包括目标对象的残缺结构；将多个区域图像分别与预定背景图像融合，得到多个第二样本图像；以及根据多个第二样本图像对目标检测模型进行训练。
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公开(公告)号：CN112819761A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110083067.6
申请日：2021-01-21
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了一种模型训练方法、分数确定方法、装置、设备、介质和产品，可以用于视频分类领域、人物识别领域和视频推荐领域中。该方法包括：使用清晰度确定模型，确定预定图像集合中的至少一个预定图像的清晰度分数；使用清晰度确定模型，针对至少一个预定图像确定显著性；以及调整清晰度确定模型的参数，使得所确定的清晰度分数和所确定的显著性和与至少一个预定图像对应的预定清晰度分数和预定显著性的差别尽可能小。利用上述方法，能够基于输入图像中、人们关注的部分来对输入图像的清晰度打分，从而有助于进一步调整或者替换该输入图像，因此能够提高确定图像清晰度分数的准确度以及提升用户体验。
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公开(公告)号：CN110390025A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910673268.4
申请日：2019-07-24
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/435 , G06F16/44 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供一种封面配图确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，包括：根据媒体资源确定可选图片，并识别每个可选图片对应的图片特征；根据图片特征确定可选图片的综合质量分数；根据综合质量分数在可选图片中确定至少一个封面配图，并根据确定出的封面配图确定配图展现方式。本公开实施例提供的封面配图确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，能够根据图片特征筛选出更加合理的封面配图，并能够确定封面配图的展现形式，从而使得封面配图的制定策略更加合理，且效率更高。
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公开(公告)号：CN111475618B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202010245146.8
申请日：2020-03-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/205 , G06F40/253 , G06N3/084
Abstract: 本公开实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：接收待纠错文本；将上述待纠错文本输入预先建立的文本纠错模型，得到纠错后文本，其中，上述文本纠错模型是通过以下方式训练得到的：基于从预先获取的样本集中选取的样本进行第一次前向传播，得到第一损失，其中，样本包括样本待纠错文本和与样本待纠错文件对应的样本纠错后文本；确定噪声信息；基于上述噪声信息和所选取的样本进行第二次前向传播，得到第二损失；基于上述第一损失和上述第二损失，调整文本纠错模型的模型参数。该实施方式提升了文本纠错模型的整体性能，使生成的纠错后文本更加准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114926847B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111478344.X
申请日：2021-12-06
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06V30/40 , G06F40/263 , G06V30/246 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本公开提供了一种少数类语言的图像处理方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为自然语言处理、深度学习技术领域。具体实现方案为：获取少数类语言中的少数类字符元素；采用所述少数类字符元素构建少数类伪文本；将所述少数类伪文本转换为图像格式，并根据图像转换结果得到少数类语言图像。本公开实施例能够对少数类语言的处理效率。
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公开(公告)号：CN114595780A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210255883.5
申请日：2022-03-15
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06K9/62 , G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 本公开提供了一种图文处理模型训练及图文处理方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域，具体涉及深度学习领域，可用于信息推荐场景。具体实现方案为：将样本文本输入待训练的文本特征提取器得到文本特征，并将样本图像输入待训练的图像特征提取器得到图像特征；根据所述文本特征和所述图像特征之间的相关性，对所述文本特征提取器和所述图像特征提取器的网络参数进行更新；根据所述图像特征和所述样本图像构建监督信号，并根据所述监督信号更新所述图像特征提取器的网络参数。本公开能够提高图像特征提取器的特征提取准确度，从而提高图文相关性判断的准确度。
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公开(公告)号：CN113642481A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110945952.0
申请日：2021-08-17
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开公开了图像识别方法、识别模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉技术领域。具体实现方案为：利用识别模型提取待识别异构图像中的目标对象的特征向量，待识别异构图像包括对真实对象进行模拟后得到的虚拟图像；计算目标对象的特征向量与模板特征向量之间的相似度，得到相似度结果；以及基于相似度结果，确定目标对象的属性信息；其中，识别模型是利用样本异构图像训练初始识别模型后得到的。
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公开(公告)号：CN113642471A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110938819.2
申请日：2021-08-16
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了一种图像识别方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习技术和图像处理技术。具体实现方案包括：确定待识别图像中人物的肢体关键点；根据所述肢体关键点从待识别图像中确定至少一个目标区域图像；对所述目标区域图像进行识别，得到所述待识别图像中人物的衣着穿搭结果。本公开方案实现了对待识别图像中人物的衣着穿搭进行精准识别。
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公开(公告)号：CN113011345A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110304851.5
申请日：2021-03-11
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请提供了一种图像质量检测方法、装置、电子设备、可读存储介质，涉及计算机技术领域，具体涉及信息流和计算机视觉技术领域。具体实现方案为：提取待检测图像中所有人物的人物信息；基于人物信息确定各个人物在待检测图像中的重要性，获得第一检测结果；基于人脸截断模型和人物信息判断各个人物是否发生人脸截断，获得第二检测结果；其中，人脸截断模型是利用存在人脸截断的图像作为训练样本获得的模型；基于第一检测结果和第二检测结果获得待检测图像的质量检测结果。该方法可以使图像质量的检测结果更准确。
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