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公开(公告)号：CN106951484B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201710142948.4
申请日：2017-03-10
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/583
Abstract: 本发明提供一种图片检索方法及装置、计算机设备及计算机可读介质。所述方法包括：接收携带目标图片的图片检索请求；根据目标图片、图片数据库和图片特征识别模型，分别获取目标图片和图片数据库中各样本图片的特征向量；图片特征识别模型是采用图片训练数据库，并基于图片训练库中训练图片及其负样本图片的特征向量所在的第一直线与训练图片的正样本图片与负样本图片的特征向量所在的第二直线之间的夹角、与预设的夹角阈值所建立的损失函数，对卷积神经网络模型进行训练得到；根据目标图片的特征向量以及每个样本图片的特征向量，从图片数据库中获取目标图片对应的检索结果。本发明的技术方案，能够大大地提高对图片检索的效率。
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公开(公告)号：CN111104832A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201811269073.5
申请日：2018-10-29
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标签获取方法、图像标签获取装置以及电子设备。所述图像标签获取方法包括：获取待分析图像的至少一个第一图像特征张量以及至少两个第二图像特征张量；第一图像特征张量含有待分析图像的区域类型信息或待分析图像的区域识别结果信息中的一种；每个第二图像特征张量含有另一种；基于第一图像特征张量以及第二图像特征张量形成两个以上的特征响应图；基于各个特征响应图生成特征向量；以及将特征向量输入预先训练的根据区域类型信息或区域识别结果信息形成的分类器组中，获取该分类器组中的分类器输出的标签结果。本申请能够将分类器含义与标签种类含义结合并使结果更准确。
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公开(公告)号：CN108171257B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201711249014.7
申请日：2017-12-01
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了细粒度图像识别模型训练及识别方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取作为训练样本的图像，并分别获取每张图像对应的标签，包括：所属类别；根据训练样本及对应的标签训练得到细粒度图像识别模型，并在训练过程中从所属类别以及物体部位两个维度进行特征层面的约束，以便细粒度图像识别模型学习到图像中的关键物体部位；当需要进行细粒度图像识别时，将待识别的图像输入给细粒度图像识别模型，以便细粒度图像识别模型定位出图像中的关键物体部位，并根据关键物体部位完成细粒度图像分类，输出分类结果。应用本发明所述方案，能够节省人力成本及提高模型训练效率等。
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公开(公告)号：CN108171274B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201810043970.8
申请日：2018-01-17
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了用于识别动物的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待识别图像；将待识别图像输入至预先训练的第一识别模型，得到与待识别图像对应的第一识别结果；基于第一识别结果，确定待识别图像中是否存在动物；响应于确定待识别图像中存在动物，将待识别图像输入至预先训练的第二识别模型，得到与待识别图像对应的第二识别结果；将第一识别结果和第二识别结果进行融合，生成与待识别图像对应的第三识别结果。该实施方式将利用第一识别模型得到的第一识别结果和利用第二识别模型得到的第二识别结果相结合，从而提高了动物识别的准确度。
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公开(公告)号：CN109544623A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811181292.8
申请日：2018-10-11
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06T7/60
Abstract: 本发明提供一种车辆损伤区域的测量方法和装置。其中，方法包括：获取车辆的待处理图像；根据待处理图像获得待处理图像中车辆的损伤区域；根据待处理图像获得待处理图像包括的关键点在待处理图像中的第一位置信息；根据待处理图像包括的关键点和第一位置信息，确定待处理图像与第一拟合平面之间的变换关系；其中，第一拟合平面为根据3D模型上待处理图像包括的关键点确定的拟合平面；根据变换关系获得损伤区域在第一拟合平面中的投影区域；对投影区域进行测量，获得测量结果。通过在车辆局部外表面拟合的平面中获得损伤区域对应的投影区域，测量投影区域可以获得损伤区域的定量值，提升了损伤区域的定损精度和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109389589A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811141002.7
申请日：2018-09-28
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了用于统计人数的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括获取目标图像；基于目标图像和预先训练的人体头肩检测模型，得到目标图像对应的目标人体头肩检测结果，其中，人体头肩检测模型用于检测图像中的人体头肩框的位置信息；基于目标人体头肩检测结果确定人数统计结果。该实施方式提高了对人数的统计准确度。
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公开(公告)号：CN109255392A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811161801.0
申请日：2018-09-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/00711 , G06K9/00744
Abstract: 本发明提出了一种基于非局部神经网络的视频分类方法、装置及设备，其中，方法包括：获取待分类视频，并从待分类视频中提取N帧图像帧，其中，N为正整数；分别提取N帧图像帧中的图像特征，并将N帧图像帧中的图像特征输入到非局部神经网络中进行处理，以生成N帧图像帧的关联性特征和N帧图像的图像识别结果；根据N帧图像帧的关联性特征和图像识别结果确定待分类视频的类别。由此，通过非局部神经网络获取N帧图像帧的关联性特征和图像识别结果，进而根据关联性特征和图像识别结果确定视频的类别，能够有效的捕捉视频中多帧之间的关系，提高了视频分类的准确性，并且降低参数规模的冗余，提高了处理效率。
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公开(公告)号：CN108460335A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810076682.2
申请日：2018-01-26
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了视频细粒度识别方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：对待识别的视频进行采样处理，得到n帧图像，n为大于一的正整数；分别获取每帧图像的特征图，并根据各特征图确定出总结特征；根据总结特征确定出视频中的目标的细粒度识别结果。应用本发明所述方案，能够提高识别结果的准确性。
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公开(公告)号：CN108171274A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810043970.8
申请日：2018-01-17
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06K9/627 , G06K9/6293 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例公开了用于识别动物的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待识别图像；将待识别图像输入至预先训练的第一识别模型，得到与待识别图像对应的第一识别结果；基于第一识别结果，确定待识别图像中是否存在动物；响应于确定待识别图像中存在动物，将待识别图像输入至预先训练的第二识别模型，得到与待识别图像对应的第二识别结果；将第一识别结果和第二识别结果进行融合，生成与待识别图像对应的第三识别结果。该实施方式将利用第一识别模型得到的第一识别结果和利用第二识别模型得到的第二识别结果相结合，从而提高了动物识别的准确度。
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公开(公告)号：CN119991877A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510053379.0
申请日：2025-01-13
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了一种演示文稿的优化、大模型的微调方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能以及大模型技术领域。具体实现方案为：确定待优化的演示文稿的候选页面图像；确定候选页面图像的页面分析结果，在根据页面分析结果确定候选页面图像为目标页面图像的情况下，对目标页面图像进行优化；响应于演示文稿的全部目标页面图像的页面优化结果的生成指令，确定目标推荐模板，并基于目标推荐模板以及各页面优化结果生成目标演示文稿。本公开的方案，可以快速地确定需要优化的目标页面图像，并对目标页面图像进行优化，提升了演示文稿的优化效率以及美化效果，为满足不同用户的多样化需求提供帮助。
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