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公开(公告)号：CN117370679B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311656866.3
申请日：2023-12-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/9536 , G06F16/583 , G06F16/55 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06F18/27 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种多模态双向蕴含社交网络虚假消息验证的方法及装置，通过图片和文本编码器对原始图片‑文本对进行特征提取，根据其蕴含关系构建对比学习；通过图片和文本编码器提取图片‑文本对所对应的特征；使用回归编码器对特征进行回归转换，对转换后得到的特征构建对比学习过程，使转换后的图片特征、文本特征分别回归到原始图片特征空间、原始文本特征空间内；通过训练好的编码器提取社交网络虚假消息中的图片‑文本对特征；将提取到的特征进行拼接和融合，随后经过分类函数得到虚假消息分类检测结果。通过本发明能充分挖掘两个模态数据之间的互补和蕴含信息，弥补单个模态信息表征不强的缺点，进而提高对社交网络信息的验证检测能力。
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公开(公告)号：CN117372713A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311286450.7
申请日：2023-10-08
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/44 , G06V10/25 , G06V20/64 , G06N3/0495 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于通道剪枝的单目三维目标检测方法及装置，该方法是通过预处理将三维雷达点云数据编码到BEV图中作为输入，利用卷积神经网络模型进行特征提取及目标检测，并采用通道剪枝方案大幅减少模型参数和计算量，从而实现模型的精简、推理速度的提高及检测性能的优化。此外，本发明所提出的方法还保持了原有三维目标检测模型的准确性和稳定性，并适用于单目三维目标检测任务。该发明在自动驾驶、智能机器人、视频监控等领域具有广泛应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118035427B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410448201.1
申请日：2024-04-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/38 , G06F16/532 , G06F16/583 , G06F40/126 , G06F40/289 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种通过3D对比学习增强多模态图文检索的方法及装置，基于3D对比学习的多模态网络，通过属性信息监督模态特征之间的交互，充分挖掘模态之间的对应关系，从而能利用模态之间互补的、对齐的信息；在本发明方法中通过对原始数据集中成对的图片、文本对以及对应的属性信息进行特征抽取获得这三个维度的特征，然后送入到3D对比学习模块中，经过充分对比融合、特征对齐，获得视觉模态和文本模态之间的互补信息以及潜在对应关系。本发明通过3D对比学习增强多模态图片文本的检索，能充分利用图片的视觉模态信息、文本模态信息以及它们共享的属性信息这些特征进行联合优化，从而极大地提升了图片文本的检索准确率。
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公开(公告)号：CN116880994B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311151854.5
申请日：2023-09-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于动态DAG的多处理器任务调度方法、装置及设备，该方法包括：根据任务之间的调度依赖关系构建DAG图；统计每一个任务在处理器上运行时间内的能量消耗；统计每一个处理器以最大频率运行时每一个任务节点的可靠性；根据DAG图计算每一个任务节点的出度并根据出度的大小降序排序构建出度队列；根据DAG图计算每一个任务节点的向上排序值并根据排序值降序构建向上排序队列；设定平衡比重参数，遍历并判断向上排序队列中的任务节点在出度队列中的相对位置，使用相关的公式进行任
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公开(公告)号：CN116880994A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311151854.5
申请日：2023-09-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于动态DAG的多处理器任务调度方法、装置及设备，该方法包括：根据任务之间的调度依赖关系构建DAG图；统计每一个任务在处理器上运行时间内的能量消耗；统计每一个处理器以最大频率运行时每一个任务节点的可靠性；根据DAG图计算每一个任务节点的出度并根据出度的大小降序排序构建出度队列；根据DAG图计算每一个任务节点的向上排序值并根据排序值降序构建向上排序队列；设定平衡比重参数，遍历并判断向上排序队列中的任务节点在出度队列中的相对位置，使用相关的公式进行任务节点的调度分配，直到遍历完节点完成调度分配。通过本发明方法能够在能量损耗、及时性和可靠性上达到较好的平衡，提高任务调度性能。
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公开(公告)号：CN118035427A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410448201.1
申请日：2024-04-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/38 , G06F16/532 , G06F16/583 , G06F40/126 , G06F40/289 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种通过3D对比学习增强多模态图文检索的方法及装置，基于3D对比学习的多模态网络，通过属性信息监督模态特征之间的交互，充分挖掘模态之间的对应关系，从而能利用模态之间互补的、对齐的信息；在本发明方法中通过对原始数据集中成对的图片、文本对以及对应的属性信息进行特征抽取获得这三个维度的特征，然后送入到3D对比学习模块中，经过充分对比融合、特征对齐，获得视觉模态和文本模态之间的互补信息以及潜在对应关系。本发明通过3D对比学习增强多模态图片文本的检索，能充分利用图片的视觉模态信息、文本模态信息以及它们共享的属性信息这些特征进行联合优化，从而极大地提升了图片文本的检索准确率。
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公开(公告)号：CN117370679A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311656866.3
申请日：2023-12-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/9536 , G06F16/583 , G06F16/55 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06F18/27 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种多模态双向蕴含社交网络虚假消息验证的方法及装置，通过图片和文本编码器对原始图片‑文本对进行特征提取，根据其蕴含关系构建对比学习；通过图片和文本编码器提取图片‑文本对所对应的特征；使用回归编码器对特征进行回归转换，对转换后得到的特征构建对比学习过程，使转换后的图片特征、文本特征分别回归到原始图片特征空间、原始文本特征空间内；通过训练好的编码器提取社交网络虚假消息中的图片‑文本对特征；将提取到的特征进行拼接和融合，随后经过分类函数得到虚假消息分类检测结果。通过本发明能充分挖掘两个模态数据之间的互补和蕴含信息，弥补单个模态信息表征不强的缺点，进而提高对社交网络信息的验证检测能力。
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