模型训练方法、装置及相关设备
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117273116A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202210663455.6

    申请日:2022-06-13

    Abstract: 本申请提供了一种模型训练方法,包括:获取原始数据及待训练的特征提取网络模型;根据该原始数据,生成扩增样本以及掩码样本,扩增样本通过对原始数据进行扩增得到,掩码样本通过在原始数据中添加掩码得到,从而利用扩增样本对特征提取网络模型进行自监督的对比式学习,并利用掩码样本对特征提取网络模型进行自监督的生成式学习,即可得到目标模型。如此,不仅可以有效减少训练特征网络提起模型所需的人力成本、提高模型训练的整体效率。而且,通过结合生成式学习以及对比式学习,能够提取出训练样本内的上下文依赖关系以及重要的区分性特征,从而可以提高目标模型提取特征的准确性。此外,本申请还提供了对应的装置、设备及存储介质。

    一种监控方法、装置及设备
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118736478A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202310583926.7

    申请日:2023-05-22

    Abstract: 一种监控方法、装置及设备,涉及图像处理技术领域,其中方法包括获取视频数据,对视频数据进行检测,以在检测到视频数据中记录有目标对象的情况下,生成对应的告警信息;调用虚警数据库,对视频数据中的目标对象进行特征匹配,虚警数据库中包括若干特征数据,每个特征数据均表征错误告警对应的对象特征;在虚警数据库中存在与目标对象特征相同或相似的特征数据时,变更告警信息的状态。这样,在对监控视频生成告警信息之后,可以通过对视频中记录的目标对象的特征进行虚警判定,从而降低误报、尤其是重复误报的概率。

    优化人工智能模型的方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN119739621A

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202311819576.6

    申请日:2023-12-25

    Abstract: 本申请公开了一种优化人工智能模型的方法、装置及系统,属于人工智能模型技术领域。该方法包括:向业务装置提供经过训练的人工智能模型,业务装置用于部署人工智能模型;接收业务装置提供的第一样本提示信息,第一样本提示信息指示第一样本数据的内容需要满足的条件;基于第一样本提示信息,生成第一样本数据;基于第一样本数据,继续调整人工智能模型的参数,向业务装置提供经过调整的人工智能模型。本申请提高了对人工智能模型的参数进行调整的效率,有助于提高人工智能模型的可用性。

    一种数据切分方法及相关装置
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116796356A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202210223293.4

    申请日:2022-03-07

    Abstract: 本申请公开了一种数据切分方法及相关装置,用于在数据标注场景下,实现关于隐私数据的切分,减少单一数据切片中的隐私信息,降低数据隐私泄露的风险。本申请通过根据目标关联关系切分待标注数据,使得每个目标数据切片中的子数据不存在目标关联关系;当存在该目标关联关系的子数据的共同披露会导致隐私泄露的风险时,采用本申请的数据切分方法可以降低数据标注时的数据隐私泄露风险,有效保护数据隐私。

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