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公开(公告)号：CN111931764B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202010615011.6
申请日：2020-06-30
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请实施例公开了一种目标检测方法、目标检测框架及相关设备，可应用于人工智能领域中的计算机视觉领域，该方法包括：首先对输入图像提取角点特征，生成角热点图，并基于角热点图得到角点对，再基于角点对构建目标框，这种构建方法由于不考虑生成目标框的质量，过程简单快速，为下一步高质量目标框的筛选奠定基础。之后通过对各目标框包括的图像信息抠取内部特征(如通过RoIAlign)，实现对枚举生成的目标框的进一步筛选，选出其中质量较高的目标框，去除质量低的目标框及错误目标框，本申请与基于锚框(anchor)的目标检测方法相比，增加了目标框构建的灵活性和目标框尺寸的多样性，同时充分利用了目标框包括的图像的内部信息，使目标框的判断更准确。
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公开(公告)号：CN114462290A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202110173151.7
申请日：2021-02-08
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06F16/58 , G06F16/583
Abstract: 本申请实施例涉及一种生成预训练AI模型的方法，包括：确定多个原始图像，根据表观特征提取模型确定各个原始图像所对应的表观特征。之后，根据各个原始图像对应的表观特征和原始标签，对每个原始图像生成相应的伪标签。然后，采用携带伪标签的原始数据对第一初始AI模型进行训练，得到预训练AI模型。本申请通过采用具有较强泛化能力的表观特征提取模型，提取原始图像的表观特征，再基于表观特征结合原始图像预先存储的原始标签生成伪标签。伪标签则具备了表观特征和人工语义，使得采用携带伪标签的原始图像训练得到的预训练AI模型继承了具有泛化能力的表观特征，又具有细粒度更丰富的特征捕捉能力。
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公开(公告)号：CN116030883A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111253270.X
申请日：2021-10-27
Applicant: 华为云计算技术有限公司 , 中国科学院上海药物研究所
Abstract: 本申请实施例提供了一种蛋白质结构预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：对于待预测的蛋白质，在基于该蛋白质的氨基酸序列获取到多个多序列比对结果之后，利用蛋白质结构预测模型，得到与该多个多序列比对结果一一对应的多个结构信息，从中挑选出符合目标条件的结构信息。其中，多序列比对结果指示该氨基酸序列的多个同源氨基酸序列，由于同源的两个氨基酸序列对应的蛋白质的空间结构往往是接近的，因此根据多序列比对结果能够较为准确地预测出该蛋白质的空间结构。另外，上述方法利用了蛋白质结构预测模型的泛化能力，将蛋白质对应的多个多序列比对结果都参与到蛋白质结构的预测过程中，从而有效提高了蛋白质结构预测的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN111402278B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202010110477.0
申请日：2020-02-21
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06T7/12 , G06N3/006 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了人工智能领域的一种分割模型训练方法，包括：获取第一样本集S和第二样本集R，其中，第一样本集S包括多张第一图像及多张第一图像中每张第一图像的目标标签，第二样本集R包括多张第二图像；根据第一样本集S中的多张第一图像及其目标标签和第二样本集R中的多张第二图像对初始分割模型进行ATSO训练，以得到目标分割模型，初始分割模型是根据第一样本集S对原始模型进行训练得到的。采用本发明实施例训练得到的分割模型可克服对于图像可用标注数量较少，标注成本昂贵的问题。
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