公开(公告)号：CN113920296B

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202111395021.4

申请日：2021-11-23

Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司

Inventor： 刘彩玲 ,  吴婷婷 ,  赵建强 ,  高志鹏 ,  汪泰伸 ,  陈德意

IPC: G06V10/22 ,  G06V30/10 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明给出了一种基于对比学习的文本识别方法与系统，包括无标签的文本图像样本，对其中每个样本进行数据增强输入卷积网络进行识别训练生成识别模型，再基于所述识别模型构建基本编码器来计算并输出特征序列；将所述特征序列输入实例映射函数生成对应的实例再映射为多个子实例，将所有的子实例作为对比损失函数中的子元素进行对比学习，将结果反馈到所述卷积网络用于更新所述卷积网络；获取包含文本信息的有标签的文本图像样本输入所述基本编码器，对所述卷积网络的参数进行调节直到所述识别模型收敛。本方法将对比学习应用于序列的各个元素，充分利用无标注数据学习有效的表征信息，再基于自监督对比学习的方法进行建模，显著提高了识别效果。

公开(公告)号：CN114445436A

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202111628161.1

申请日：2021-12-28

Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司

Inventor： 陈德意 ,  吴婷婷 ,  高志鹏 ,  赵建强 ,  刘彩玲 ,  汪泰伸 ,  涂梅林

IPC: G06T7/13 ,  G06T5/20 ,  G06T5/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种目标检测的方法、装置以及存储介质。所述方法包括：获取待检测图像；对待检测图像进行边缘检测处理，得到第一图像；通过预设的特征提取网络对待检测图像进行处理，得到待检测图像的第二图像，使用第一图像对第二图像进行处理，增强第二图像的边缘特征；预设的特征提取网络包含特征降噪模块，使用特征降噪模块对增强边缘特征的第二图像进行降噪处理；使用预设的特征提取网络对降噪处理后的第二图像进行处理，得到图像特征，将图像特征输入预设的目标检测网络，得到目标类别和目标框。本发明提供的一种目标检测的方法和装置，能够提升基于深度学习神经网络的特征提取网络的特征提取能力，以及目标检测网络的目标检测能力。