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公开(公告)号：CN115374304A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210726203.3
申请日：2022-06-23
Applicant: 北京迈格威科技有限公司 , 深圳旷视金智科技有限公司
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06F16/683 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供一种数据处理方法、电子设备、存储介质及计算机程序产品。方法包括：获取待处理数据，包括图像数据或音频数据；将待处理数据输入与当前组任务相关的神经网络模型，获得对应的处理结果；神经网络模型包括目标网络模块和至少一个自适应迁移模块，每个自适应迁移模块连接在目标网络模块中的任意两个网络层之间，每个自适应迁移模块用于对前一网络层的输出特征进行与当前组任务相关的调整操作，每个自适应迁移模块的输出特征与前一网络层的输出特征的维度保持一致，至少一个自适应迁移模块的参数数量少于目标网络模块的参数数量，至少一个自适应迁移模块基于与当前组任务相关的训练数据集进行训练获得。可方便快速迁移到各下游任务。
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公开(公告)号：CN114662380A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210173244.4
申请日：2022-02-24
Applicant: 北京旷视科技有限公司 , 北京迈格威科技有限公司 , 深圳旷视金智科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本申请公开了一种神经网络模型量化方法、设备、产品及介质，应用于人工智能技术领域，用以解决利用直通估计器进行模型量化导致模型性能下降的问题。具体为：获取预先训练的用于对输入的图像数据进行处理且各权重为浮点数的第一神经网络模型；基于梯度调整函数分别对第一神经网络模型的各权重进行调整，得到第二神经网络模型；基于权重量化系数分别对第二神经网络模型的各权重进行量化，得到目标神经网络模型。这样，通过利用梯度调整函数调整神经网络模型的各权重使各权重分别收敛于其对应的量化整数值后再基于权重量化系数对各权重进行量化，可以实现完全绕过直通估计器的模型量化，保持了神经网络模型的最优性能和对输入的图像数据的处理精度。
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公开(公告)号：CN112333379A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202010983279.5
申请日：2020-09-17
Applicant: 北京迈格威科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种图像对焦方法、装置及图像采集设备，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取图像采集设备的当前拍摄图像；通过神经网络模型确定当前拍摄图像的深度信息；其中，神经网络模型是基于标注有深度信息的失焦图像样本训练得到的；根据当前拍摄图像的深度信息执行对焦操作。本发明可以在无需额外硬件的情况下有效缩短对焦时间，提升对焦速度。
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公开(公告)号：CN115829835A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211154196.0
申请日：2022-09-21
Applicant: 北京迈格威科技有限公司 , 深圳旷视金智科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种图像处理方法、电子设备、存储介质及计算机程序产品。方法包括：针对待生成图像的任一像素，确定该像素所对应的至少一个目标采样点；基于目标采样点的位置确定在目标元素空间中与多种尺度的感受野一一对应的多个目标区域；对目标元素空间中的位于目标区域内的元素点的特征值进行对应尺度的稀疏卷积，以获得该目标采样点在对应尺度下的特征值；将该目标采样点在多种尺度下的特征值拼接在一起，以获得目标输入特征；将目标输入特征输入目标网络模型，以获得目标网络模型输出的该目标采样点所对应的颜色信息；基于至少一个目标采样点各自对应的颜色信息确定该像素的颜色信息，以获得待生成图像。可以降低计算冗余。
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公开(公告)号：CN115564039A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202210898779.8
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京迈格威科技有限公司 , 深圳旷视金智科技有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种神经网络剪枝方法、电子设备、存储介质及计算机程序产品。方法包括剪枝操作，剪枝操作包括：获取待剪枝神经网络模型；对待剪枝神经网络模型进行非结构化剪枝，以获得第一剪枝模型；计算第一剪枝模型中的每层网络层的稀疏度；基于第一剪枝模型中的每层网络层的稀疏度，对待剪枝神经网络模型进行结构化剪枝，以获得第二剪枝模型，其中，第二剪枝模型中的第i层网络层的剪枝率等于第一剪枝模型中的第i层网络层的稀疏度；对第二剪枝模型进行精度对齐训练，以使得第二剪枝模型的精度与待剪枝神经网络模型的精度一致。该方法可以有效提高结构化剪枝的精度恢复的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112351196A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011005603.2
申请日：2020-09-22
Applicant: 北京迈格威科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种图像清晰度的确定方法、图像对焦方法及装置，涉及图像处理技术领域，图像清晰度的确定方法包括：将待确定清晰度的目标图像输入至预先训练得到的去模糊模型，通过去模糊模型得到目标图像的特征图信息；特征图信息包括特征图中的特征数值；根据特征图信息确定目标图像的清晰度。本发明能够简化图像清晰度的确定方式，而且可适用于各种场景，泛化性较强。
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公开(公告)号：CN112241994A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011046665.8
申请日：2020-09-28
Applicant: 北京迈格威科技有限公司
Abstract: 本申请提供了一种模型训练方法及渲染方法、装置、电子设备及存储介质。该模型训练方法，包括：将第一文字图片输入预设神经网络得到渲染参数，所述第一文字图片为去除背景的文字图片；根据所述渲染参数进行渲染，得到第二文字图片；根据所述第二文字图片及第一文字图片计算损失函数的损失值，并根据所述损失值对所述预设神经网络的参数进行更新，得到第一神经网络；若损失值大于预设阈值，则将第一神经网络设置为预设神经网络，并返回至所述将第一文字图片输入预设神经网络的步骤；若损失值小于或等于预设阈值，则将第一神经网络作为目标神经网络模型并停止训练。本申请可以提高文字图片的清晰度，可以提高文字图片的可识别度。
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公开(公告)号：CN111310605B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010072550.X
申请日：2020-01-21
Applicant: 北京迈格威科技有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：在接收到目标视频流后，将目标视频流划分为R个待处理视频片段{P1,…,PR}，目标视频流的图像成像模糊不清晰，Pi为第i个待处理视频片段；提取每个Pi的各视频帧中人体骨骼关节点的坐标，并基于Pi的各视频帧中人体骨骼关节点的坐标，构造Pi的特征向量Ti；将Ti输入至目标网络模型进行处理，得到Pi的图像分类结果；基于至少一个Pi的图像分类结果，确定目标视频流中的人物行为。实施上述方法，可以基于目标网络模型对成像模糊不清晰的监控视频流进行处理，实现从不完全信息视频流中分析用户行为，从而避免监控场景中用户隐私泄露，实现对用户隐私的保护。
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公开(公告)号：CN111885297B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202010551261.8
申请日：2020-06-16
Applicant: 北京迈格威科技有限公司
Inventor： 孙培钦
Abstract: 本发明提供了一种图像清晰度的确定方法、图像对焦方法及装置，涉及图像处理技术领域，图像清晰度的确定方法包括：获取待确定清晰度的目标图像；将目标图像输入至预先训练得到的去模糊模型，通过去模糊模型得到目标图像的残差信息；根据残差信息确定目标图像的清晰度。本发明简化了图像清晰度的确定方式，而且具有较强的泛化性，可以适用于各种拍摄场景。
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公开(公告)号：CN114387193A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011141183.0
申请日：2020-10-22
Applicant: 北京迈格威科技有限公司
IPC: G06T5/50
Abstract: 本申请实施例提供了数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取RGB视频流和红外视频流；将RGB视频流和红外视频流进行时域对齐处理，得到多个对齐图像对；基于红外视频流，执行至少一个预设任务，对于多个对齐图像对中的每一个对齐图像对，执行针对对齐图像对的图像融合操作，得到对齐图像对相关联的所有融合图像。既可以确保得到较为精确的任务执行结果，又可以在用户需要查看某一个图像或某一个时间内的图像时，将某一个或某一个时间内的兼顾色彩特征和红外特征的融合图像提供给用户，满足用户通过查看图像了解具体情况的需求。
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