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公开(公告)号：CN112446888B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN201910845625.0
申请日：2019-09-02
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请涉及人工智能领域中的图像分割技术，提供了图像分割模型的处理方法和处理装置。所述图像分割模型包括特征提取子模型和图像分割子模型，特征提取子模型用于提取图像的特征，图像分割子模型用于根据所述提取的特征对所述图像进行分割。所述处理方法包括：对所述特征提取子模型进行层宽调整，以得到第一特征提取子模型；根据第一特征提取子模型和图像分割子模型得到目标图像分割模型。本申请提供图像分割模型的处理方法和处理装置，有助于提高图像分割模型的分割精度，从而有助于在边缘设备上实现图像分割技术。
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公开(公告)号：CN112150499A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910578773.0
申请日：2019-06-28
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请公开了图像处理方法及相关装置。电子设备可以对初始分割模型进行更新，得到更新后的分割模型。电子设备可以使用更新后的分割模型来对图像做前背景分割，得到更加精准的前背景分割结果，并基于该精准的前背景分割结果实现更优的图像处理效果。该图像处理可包括但不限于：突出前景、虚化背景、替换背景或保留背景/前景颜色。在拍摄图像的场景下，实施本申请实施例提供的技术方案，可以使得人像拍摄效果越来越好。
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公开(公告)号：CN112070205B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202010754299.5
申请日：2020-07-30
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本申请实施例涉及人工智能领域，提供了一种多损失模型获取方法以及装置，用于实现在多损失模型训练过程中动态调整损失加权值，从而使得多损失模型得到更好的训练结果。在该多损失模型训练过程中，在第一迭代周期，获取该子网络输出的第一损失值；然后根据该第一损失值生成备选权重；将该第一损失值以及该备选权重输入权重预测模型，输出该子网络的第一权重参数，其中，该第一权重参数用于该多损失模型训练过程中的第二迭代周期的训练，该第二迭代周期为该第一迭代周期的下一下迭代周期；最后根据该第一权重参数更新该多损失模型的参数。
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公开(公告)号：CN112446888A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201910845625.0
申请日：2019-09-02
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请涉及人工智能领域中的图像分割技术，提供了图像分割模型的处理方法和处理装置。所述图像分割模型包括特征提取子模型和图像分割子模型，特征提取子模型用于提取图像的特征，图像分割子模型用于根据所述提取的特征对所述图像进行分割。所述处理方法包括：对所述特征提取子模型进行层宽调整，以得到第一特征提取子模型；根据第一特征提取子模型和图像分割子模型得到目标图像分割模型。本申请提供图像分割模型的处理方法和处理装置，有助于提高图像分割模型的分割精度，从而有助于在边缘设备上实现图像分割技术。
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公开(公告)号：CN114546325A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202011331956.1
申请日：2020-11-24
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种音频处理方法、电子设备和可读存储介质，该方法包括：接收用户输入的音频播放请求，根据音效的设置信息或用户历史播放音频的信息，获取音效参数，音频播放请求用于请求播放音频；采用音效参数，播放音频。本申请实施例中，终端设备可以以不同的音效播放音频，进而满足用户对音频的音效多样化的需求，提高用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113742991B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202010480670.3
申请日：2020-05-30
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/091 , G06F30/27
Abstract: 本申请公开了一种模型和数据联合优化方法，包括：获取初始数据集I；基于所述初始数据集I，通过自动机器学习算法进行模型和数据的联合优化，以得到联合优化后的优化模型和优化数据集。上述方案能够实现同时获取更优的模型结构和更高效的训练数据集，提升了人工智能应用设计的效率。
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公开(公告)号：CN112150499B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN201910578773.0
申请日：2019-06-28
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请公开了图像处理方法及相关装置。电子设备可以对初始分割模型进行更新，得到更新后的分割模型。电子设备可以使用更新后的分割模型来对图像做前背景分割，得到更加精准的前背景分割结果，并基于该精准的前背景分割结果实现更优的图像处理效果。该图像处理可包括但不限于：突出前景、虚化背景、替换背景或保留背景/前景颜色。在拍摄图像的场景下，实施本申请实施例提供的技术方案，可以使得人像拍摄效果越来越好。
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公开(公告)号：CN114546325B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202011331956.1
申请日：2020-11-24
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F3/16 , G11B20/10 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供一种音频处理方法、电子设备和可读存储介质，该方法包括：接收用户输入的音频播放请求，根据音效的设置信息或用户历史播放音频的信息，获取音效参数，音频播放请求用于请求播放音频；采用音效参数，播放音频。本申请实施例中，终端设备可以以不同的音效播放音频，进而满足用户对音频的音效多样化的需求，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN113742991A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202010480670.3
申请日：2020-05-30
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种模型和数据联合优化方法，包括：获取初始数据集I；基于所述初始数据集I，通过自动机器学习算法进行模型和数据的联合优化，以得到联合优化后的优化模型和优化数据集。上述方案能够实现同时获取更优的模型结构和更高效的训练数据集，提升了人工智能应用设计的效率。
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公开(公告)号：CN112070205A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010754299.5
申请日：2020-07-30
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请实施例涉及人工智能领域，提供了一种多损失模型获取方法以及装置，用于实现在多损失模型训练过程中动态调整损失加权值，从而使得多损失模型得到更好的训练结果。在该多损失模型训练过程中，在第一迭代周期，获取该子网络输出的第一损失值；然后根据该第一损失值生成备选权重；将该第一损失值以及该备选权重输入权重预测模型，输出该子网络的第一权重参数，其中，该第一权重参数用于该多损失模型训练过程中的第二迭代周期的训练，该第二迭代周期为该第一迭代周期的下一下迭代周期；最后根据该第一权重参数更新该多损失模型的参数。
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