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公开(公告)号：CN118247515A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410335222.2
申请日：2024-03-21
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/94 , G06V20/62 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/0499
Abstract: 本申请提供一种动态稀疏方法、智能分析方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标神经网络模型的softmax算子的输入特征；对所述输入特征在计算维度上进行最大值对齐处理，得到处理后的特征；确定所述处理后的特征中的待稀疏元素，并对所确定的待稀疏元素进行稀疏处理，得到稀疏后的特征；基于所述稀疏后的特征，继续进行softmax处理，得到softmax处理结果。该方法可以减少硬件平台利用神经网络执行智能分析任务的资源消耗，并提高处理效率。
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公开(公告)号：CN117593624A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311523725.4
申请日：2023-11-14
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请公开一种检测模型蒸馏方法、目标检测方法、装置及电子设备，涉及机器学习技术领域，用于训练出精度更高的学生模型，得到更好的目标检测结果。该方法包括：将样本图像分别输入教师模型和学生模型，从教师模型对样本图像进行处理后输出的识别结果中筛选出教师正样本识别结果；对于每个教师正样本识别结果，从学生模型对样本图像进行处理后预设的多个锚框中确定与教师正样本识别结果匹配的目标锚框；对每对相匹配的教师正样本识别结果和目标锚框进行逻辑输出蒸馏，得到逻辑输出蒸馏损失；基于识别结果真值，确定检测任务损失；基于逻辑输出蒸馏损失，以及检测任务损失，对学生模型进行训练，得到训练后的学生模型。
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公开(公告)号：CN117313860A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311250479.X
申请日：2023-09-26
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种数据推理的方法、装置、设备及介质，在对目标浮点数据进行推理时，对各个量化后的注意力权重再次进行了归一化处理，降低了推理过程中由注意力权重引起的误差，进一步的用该归一化因子调整输出定点数据特征实现了特征校正，得到目标定点数据特征，使得基于目标定点数据特征得到的推理结果更加准确，提高了数据推理的准确性。并且在推理过程中，不需要定制硬件，从而降低了数据推理的成本，提高了数据推理的效率。
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公开(公告)号：CN117312814A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311229400.5
申请日：2023-09-21
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本申请公开了一种模型评估方法、装置及存储介质，涉及自主学习技术领域，可以减少模型评估过程中样本数据的标定数量，降低标定代价。该方法包括：获取样本数据；根据样本数据的数据特征，对样本数据进行聚类，得到多个样本簇；根据样本数据输入待评估模型得到的预测标签，确定多个样本簇的标签一致性；标签一致性用于表示预测标签的相同度；根据待评估模型的评估参数，确定待评估模型的评估结果；评估参数包括多个样本簇的标签一致性。
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公开(公告)号：CN110866428B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN201810987795.8
申请日：2018-08-28
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V20/30 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，该目标跟踪方法利用目标检测过程中提取的目标的特征信息，对下一视频帧中目标的位置进行预测；按照下一视频帧中目标的实际位置，确定预测位置与实际位置的重合度；计算当前视频帧与下一视频帧中两个目标的相似度；结合相似度与重合度计算关联度，在关联度大于关联阈值时，判定两个目标为同一目标。本发明实施例的目标跟踪方法，实现了视频数据中的目标跟踪，充分利用目标检测过程中提取的特征信息，第二神经网络与第三神经网络对目标检测过程中提取的特征信息进行相似度分析和位置预测分析，大大节约了计算量，从而实现了高效的目标跟
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113554169B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110859734.5
申请日：2021-07-28
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种模型优化方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：对当前网络模型进行预设轮数的稀疏约束训练，并依据预设阈值对训练后的第一网络模型进行裁剪，得到第一裁后模型；对第一裁后模型的各层进行等比例扩充，并对扩充后的网络模型进行非稀疏约束训练；迭代执行上述操作，直至得到的第二网络模型满足预设停止规则时，确定迭代完成；依据预设裁后计算量，以及迭代过程中得到的第二网络模型，确定第二裁后模型；依据第二裁后模型，对原始网络模型进行变权重稀疏约束训练，得到原始网络模型对应的稀疏模型，并对所述稀疏模型进行离线裁剪。该方法可以实现基于变权重稀疏约束的网络模型自动裁剪。
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公开(公告)号：CN111767935B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201911056322.7
申请日：2019-10-31
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种目标检测方法、装置及电子设备。其中，所述方法包括：获取待处理图像在多个降采样倍率下的多个初始图像特征；针对除目标降采样倍率外其他降采样倍率下的各个初始图像特征，将该初始图像特征缩放至所述目标降采样倍率，得到映射图像特征；融合所述目标降采样倍率下的初始图像特征和各个所述映射图像特征，得到所述目标降采样倍率下的融合图像特征；将所述目标降采样倍率下的融合图像特征缩放至各个所述其他降采样倍率，得到各个所述其他降采样倍率下的融合图像特征；基于所述待处理图像在所述多个降采样倍率下的融合图像特征，对所述待处理图像进行目标检测。可以提高目标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN113486908B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110790334.3
申请日：2021-07-13
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供一种目标检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，该目标检测方法包括：获取待检测图像的多尺度特征；所述多尺度特征包括至少两个不同尺度的特征图；依据所述多尺度特征，分别生成各尺度的第一类型卷积核；分别依据各尺度的第一类型卷积核，对对应尺度的特征图进行特征融合，得到各尺度的特征融合后的特征图；分别对各尺度的特征融合后的特征图进行目标检测。该方法可以提高目标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN113222121B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110602261.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种数据处理方法、装置及设备，该方法包括：获取至少一个训练平台训练的第一深度学习模型，每一训练平台训练的第一深度学习模型包括第一模型结构、第一模型参数；将每一训练平台训练的第一深度学习模型转换为第二深度学习模型，第二深度学习模型包括第二模型结构、第二模型参数；将该第二深度学习模型转换为与硬件设备匹配的第三深度学习模型；将该第三深度学习模型发送给该硬件设备，以使该硬件设备运行该第三深度学习模型，并通过该第三深度学习模型实现数据处理。通过本申请的技术方案，可以提升跨训练平台以及跨硬件设备的部署效率，减少开发工作量，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN116070702A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310010276.7
申请日：2023-01-04
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种任务处理方法、装置、电子设备及机器可读存储介质，该方法包括：依据当前任务模型对目标域数据在不同数据增强模式下的模型推理结果，确定当前任务模型对目标域数据的推理不确定度；在推理不确定度高于预设阈值的情况下，从目标域数据中选择训练数据，并依据训练数据在不同数据增强模式下的模型推理结果，生成训练数据的伪标签；依据训练数据以及训练数据的伪标签对当前任务模型进行微调训练，得到校准模型；以校准模型为更新后的当前任务模型，并在校准模型对目标域数据的推理不确定度不高于预设阈值的情况下，使用校准模型执行针对目标域数据的模型推理任务。该方法可以有效提高任务模型针对目标域数据的任务处理准确性。
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