公开(公告)号：CN116188897A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211696024.6

申请日：2022-12-28

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 李滨伯 ,  崔东林

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

Abstract: 本公开提供了条带噪声检测模型训练方法、条带噪声检测方法及装置。本公开涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉、图像处理、深度学习、视频质检、智能推荐等技术领域。具体实现方案为：获取第一样本数据集，第一样本数据集包括多个第一样本图像；将第一样本图像输入到待训练模型，得到待训练模型输出的第一样本图像上各网格对应的N个预测值，N个预测值至少用于预测第一样本图像的网格上是否存在条带噪声，N个预测值为待训练模型的N个通道对应的预测值；基于第一样本图像各网格对应的N个预测值和第一样本图像各网格对应的N个真值，对待训练模型进行训练，获得条带噪声检测模型。本公开能高效且准确地检测出图像中的条带噪声问题。

公开(公告)号：CN115496734A

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211190613.7

申请日：2022-09-28

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 崔东林

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V20/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本公开提供了视频内容的质量评价方法、网络训练方法和装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及大数据、深度学习和智能推荐等技术领域。具体实现方案为：获取目标视频的多模态特征；以及；获取目标视频的参考信息的信息特征；参考信息包括创作目标视频的账号信息和/或目标视频的操作记录；基于多模态特征和信息特征，确定目标视频的内容质量。本公开使用视频信号的多模态特征和视频的离散信息的信息特征进行质量评价，实现了从多个角度全面的对视频内容质量进行评价，能够得到准确的视频质量评价结果。

公开(公告)号：CN115953645A

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN202211617637.6

申请日：2022-12-15

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 崔东林

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V30/18 ,  G06V30/19 ,  G06F16/783 ,  G06V10/40

Abstract: 本公开提供了一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及神经网络、大数据等技术领域。具体实现方案为：将视频样本输入待训练的多模态特征提取模型，得到视频特征和文本特征；采用同一视频样本的视频特征和文本特征构建正样本，不同视频样本的视频特征和文本特征构建负样本；基于正负样本训练多模态特征提取模型的；进而采用已训练的多模态特征提取模型提取视频特征和文本特征；采用文本特征和视频特征的融合特征微调目标任务的网络模型。本公开实施例中自动标注出正负样本，能够支持采用海量数据训练多模态特征提取模型，并对下游的目标任务的网络模型进行微调即可完成训练，能够提高训练效率，节约资源。

公开(公告)号：CN115761581A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211431304.4

申请日：2022-11-14

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 崔东林

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/70 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本公开提供了图像、视频质量识别方法、模型训练方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，涉及数据处理技术领域，尤其涉及视频质量识别、图像质量识别领域。视频质量的识别方法的具体实现方案为：获取待识别视频，从所述待识别视频中抽取至少两帧待识别图像；对各帧待识别图像进行等比例缩放处理，得到对应于各帧待识别图像的尺寸变换图像；分别从所述待识别图像和对应的尺寸变换图像中提取图像特征，融合所提取的图像特征，得到所述待识别视频的视频特征；根据所述视频特征对所述待识别视频的视频质量进行识别。

公开(公告)号：CN113688887A

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN202110931644.2

申请日：2021-08-13

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 崔东林 ,  王加明 ,  邓天生 ,  贠挺 ,  于天宝 ,  陈国庆 ,  林赛群

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供了一种图像识别模型的训练与图像识别方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及图像处理、深度学习等人工智能技术领域。图像识别模型的训练方法包括：获取多张第一图像；根据所述多张第一图像中的标识图案，生成多张第二图像；根据所述多张第一图像与所述多张第二图像，构建图像集；使用所述图像集与预设标签对神经网络模型进行训练，得到图像识别模型。图像识别方法包括：获取待识别图像；将所述待识别图像输入图像识别模型，得到所述图像识别模型输出的预测分值；在确定所述预测分值大于目标图像阈值的情况下，确定所述待识别图像中包含标识图案。本公开能够降低图像识别模型的训练成本，提升图像识别模型的识别准确性。