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公开(公告)号：CN112818995B
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202110111742.1
申请日：2021-01-27
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本公开关于一种图像分类方法、装置及电子设备，该图像分类方法包括获取待分类图像的分割特征图像和场景信息；将分割特征图像输入目标图像分类网络进行分类处理，得到初始类别信息；基于场景信息和初始类别信息，生成目标拼接特征信息；将目标拼接特征信息输入目标生成网络进行图像合成处理，得到目标合成图像；对目标合成图像和分割特征图像进行融合处理，得到目标融合特征图像；将目标融合特征图像输入目标图像分类网络进行分类处理，得到待分类图像的第一目标类别信息。利用本公开实施例可以提升图像分类精度，降低出错率。
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公开(公告)号：CN111488898B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN201910081343.8
申请日：2019-01-28
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Inventor： 申世伟
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本公开是关于一种对抗数据获取方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。方法包括：获取第一目标数据和第二目标数据，第一目标数据的类别与第二目标数据的类别不同；基于特征提取模型，获取第一目标数据的第一特征和第二目标数据的第二特征；根据第一特征和第二特征，获取干扰数据，干扰数据用于描述第二特征与第一特征之间的差异；根据第一目标数据与干扰数据，获取第一目标数据对应的第一对抗数据，第一对抗数据与第二目标数据被划分为相同类别。由于对抗数据的获取过程与分类模型无关，因此采用本公开实施例提供的方法获取的对抗数据可以应用于多个分类模型的训练过程，提高多个分类模型的准确率，提高了适用性。
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公开(公告)号：CN115331062B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202211040568.7
申请日：2022-08-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06F16/583 , G06N3/08
Abstract: 本公开关于一种图像识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，图像识别方法包括：获取待识别图像；利用图像识别模型的特征提取网络，提取待识别图像的图像特征向量，将图像特征向量按照预设比例分割为第一特征向量和第二特征向量；将第一特征向量输入图像识别模型的分类网络，得到候选预估类别及其预估概率；在预估概率小于概率阈值的情况下，获取多个预先配置的携带有类别标签的检索特征向量；根据第二特征向量和检索特征向量，确定预估类别。本公开能够较好地结合图像分类的基于大数据统计的归纳推理能力和图像检索的局部泛化能力，提升图像识别模型整体识别效果。
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公开(公告)号：CN115578587A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211243002.4
申请日：2022-10-11
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本公开是关于一种图像处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：将待训练图像样本对应增广待训练图像样本进行特征提取；根据提取的特征向量进行损失处理，得到每个待训练图像样本对应的第一、第二增广待训练图像样本对应的第一分类损失、第二分类损失，以及第一、第二增广待训练图像样本对应的比对损失；根据第一分类损失、第二分类损失以及对比损失，确定每个待训练图像样本所属样本类型；基于课程学习算法，将待训练图像样本，按照所属样本类型从简单、中等困难到困难的顺序，对初始图像分类模型进行迭代训练得到目标图像分类模型。本公开能够解决图像处理模型受噪声样本影响训练效果的问题。
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公开(公告)号：CN115222991A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210922125.4
申请日：2022-08-02
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Inventor： 申世伟
IPC: G06V10/764 , G06V10/762
Abstract: 本公开关于一种分类模型的训练方法、图像分类方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。所述分类模型的训练方法，包括：获取训练图像，训练图像携带有第一级类别标签；对训练图像进行聚类处理，得到多个聚类簇；根据训练图像所属的聚类簇，确定训练图像的第二级类别标签；采用携带有第一级类别标签和第二级类别标签的训练图像对基础分类模型进行训练，得到分类模型，基础分类模型是采用携带有第一级类别标签的训练图像训练后得到的模型。根据本公开的方案，使训练得到的分类模型具有同时识别不同级别的类别标签的能力，从而可以满足后续不同业务场景可能会存在的由粗到细的不同级别的类别识别需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114898184A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210587238.3
申请日：2022-05-27
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06V10/82
Abstract: 本公开关于一种模型训练方法、数据处理方法、装置及电子设备，涉及计算机技术领域。本公开能够加强各模型之间的关联、提升模型整体对多媒体资源的处理性能。该方法包括：将多个资源样本作为首批资源样本输入至待训练的标签生成模型，待训练的标签生成模型包括串行连接的N个子模型，N为大于1的正整数；对于首个子模型，根据首批资源样本以及首批资源样本对应的资源标签，确定首个子模型的评价参数；对于第M个子模型，根据第M批资源样本以及第M批资源样本对应的资源标签，确定第M个子模型的评价参数；根据各子模型的评价参数，对待训练的标签生成模型进行训练，得到标签生成模型。
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公开(公告)号：CN114625916A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011435405.X
申请日：2020-12-10
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Inventor： 申世伟
IPC: G06F16/735 , G06F16/738 , G06F16/783 , G06N20/00
Abstract: 本公开关于一种视频搜索方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：接收携带有搜索语料的搜索请求；当搜索语料包括指示异常文本的至少一个目标语料片段时，以至少一个目标语料片段作为搜索对象，得到第一候选视频序列；在第一候选视频序列确定至少一个参考视频；计算每个参考视频对应的异常值；根据各个参考视频对应的异常值计算过滤阈值；以搜索语料为搜索对象，得到第二候选视频序列；基于过滤阈值对第二候选视频序列进行过滤，得到搜索请求对应的搜索结果。本公开结合目标语料片段的异常文本属性和参考视频的异常值来确定针对搜索语料的过滤阈值。利用过滤阈值过滤第二候选视频序列，对异常内容进行有效过滤以减少搜索结果中异常视频的聚集。
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公开(公告)号：CN110503160B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910804386.4
申请日：2019-08-28
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Inventor： 申世伟
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开关于一种图像识别方法、装置、电子设备和存储介质，属于计算机技术领域。包括：将待识别图像输入至第一图像识别模型中，第一图像识别模型为添加了全连接层的图像识别模型，全连接层中的每个第一节点与第一图像识别模型中全连接层的上一层的每个第二节点相连；通过每个第二节点，获取待识别图像的第一特征向量；通过每个第一节点将第一特征向量进行加权处理，得到第二特征向量；根据第二特征向量，确定待识别图像的第二类别。通过每个第一节点将每个第二节点输出的第一特征向量进行加权处理，使得第一图像识别模型在识别待识别图像的图像特征时，可以结合先验知识对待识别图像进行图像特征提取，进而提高了图像识别模型的准确率。
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公开(公告)号：CN112434178A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011325685.9
申请日：2020-11-23
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像分类方法、装置、电子设备和存储介质。用于解决由于相关技术中采用单一模型对图像进行检测，导致召回率和准确率较低的问题。本申请实施例中，首先获取目标图像；对目标图像进行特征提取，得到目标图像的第一图像特征；其次，采用目标图像的第一图像特征，确定目标图像属于目标类别的第一概率；当第一概率高于第一概率阈值时，从目标图像中提取第二图像特征，并获取目标图像关联的目标对象的用户特征；采用决策树对第二图像特征和用户特征进行融合处理，得到目标图像属于目标类别的第二概率；当第二概率高于第二概率阈值时，确定目标对象属于所述目标类别。
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公开(公告)号：CN112364933A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011322350.1
申请日：2020-11-23
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像分类方法、装置、电子设备和存储介质，用于解决相关技术中分类精度有所提升，但时间消耗也大幅增加的问题。本申请中对目标图像的特征图进行裁剪处理得到多张特征子图，并提取特征子图之间的交互关系后，基于包含交互关系的特征信息进行分类识别。由于提取特征子图的关联关系的方法在时间消耗上远远小于从原始图像裁剪出的部分的分类处理，故此，本申请的图像分类方法能够节约时间消耗。此外，由于对特征图的裁剪和提取出不同特征子图关联关系，使得分类精度相较于整图识别的方式有所提升。故此，本申请实施例的图像分类方法是一种从时间消耗和精度上进行权衡后的一个较佳方法。
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