公开(公告)号：CN112784893B

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202110057367.7

申请日：2021-01-15

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 赵暐

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74

Abstract: 本申请提出了图像数据的聚类方法、装置、电子设备及存储介质。其中，一种图像数据的聚类方法，包括：获取待聚类的样本集合中样本的第一特征；根据样本的第一特征，确定样本集合中样本之间的相似度，得到第一相似度矩阵；基于第一相似度矩阵，对样本的第一特征进行图信息传递，得到样本的第二特征；根据样本的第二特征，确定样本集合中样本之间的相似度，得到第二相似度矩阵；基于第二相似度矩阵，将相似度高于相似度阈值的样本进行聚类，得到类的集合。该图像数据的聚类方法能够避免将样本两两聚合生成二叉树和对二叉树进一步层次划分的麻烦和人工标记样本的麻烦，并能够直接生成多

公开(公告)号：CN112784893A

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN202110057367.7

申请日：2021-01-15

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 赵暐

IPC: G06K9/62

Abstract: 本申请提出了图像数据的聚类方法、装置、电子设备及存储介质。其中，一种图像数据的聚类方法，包括：获取待聚类的样本集合中样本的第一特征；根据样本的第一特征，确定样本集合中样本之间的相似度，得到第一相似度矩阵；基于第一相似度矩阵，对样本的第一特征进行图信息传递，得到样本的第二特征；根据样本的第二特征，确定样本集合中样本之间的相似度，得到第二相似度矩阵；基于第二相似度矩阵，将相似度高于相似度阈值的样本进行聚类，得到类的集合。该图像数据的聚类方法能够避免将样本两两聚合生成二叉树和对二叉树进一步层次划分的麻烦和人工标记样本的麻烦，并能够直接生成多层次的聚类结果。

公开(公告)号：CN119903891A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202311396379.8

申请日：2023-10-25

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 赵暐 ,  张渊 ,  谢迪 ,  浦世亮

IPC: G06N3/084 ,  G06N3/045 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N5/046 ,  G06T3/4046 ,  G06T3/4053

Abstract: 本说明书实施例公开了图像超分辨率重建模型的训练方法、系统及存储介质，属于图像处理技术领域，可以在同等计算能力的设备上实现图像超分辨率重建模型的计算资源消耗突破，以及改善算法设备实现成本。所述方法包括：将原始图像的图像块作为训练样本，分别输入至教师模型和学生模型，以获得基准特征和输出特征；将输出特征输入至跳出模型，以获得各层网络模块对应的跳出得分；基于输出特征与基准特征之间的第一差异值，以及目标层的下一层网络模块的输出特征与基准特征的第二差异值，确定与跳出得分对应的跳出模型的损失值和与图像块对应的标记；基于联合损失值，调整学生模型的模型参数和跳出模型的模型参数。