网络模型的训练、图像特征的确定方法及装置

    公开(公告)号:CN115035314A

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202210685058.9

    申请日:2022-06-15

    Abstract: 本说明书实施例提供了一种网络模型的训练、图像特征的确定方法及装置。网络模型包括特征提取网络和分类器。在训练网络模型时,获取待训练的第一图像和对应的标注标签,利用特征提取网络提取第一图像的第一特征,对第一特征包含的特征元素进行映射,得到第一图像的伪哈希特征,该伪哈希特征中的特征元素的取值在两个预设数值之间;接着,利用伪哈希特征和分类器确定第一图像的预测概率,基于预测概率与标注标签之间的差异,确定预测损失,利用该预测损失,对网络模型进行更新。

    模型剪枝方法、装置和计算机设备

    公开(公告)号:CN114819140A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210330396.0

    申请日:2022-03-31

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型剪枝方法、装置和计算机设备。所述方法包括:根据剪枝参数,确定掩码信息;所述掩码信息用于指示目标模型中剪枝对象的有效状态;将样本输入至增添了掩码信息后的目标模型,得到目标模型的第一输出;根据第一输出,优化参数信息;所述参数信息包括目标模型的模型参数和剪枝参数;迭代执行以上步骤,直至满足结束条件;根据掩码信息,对剪枝对象进行剪枝处理。本说明书实施例可以对目标模型进行剪枝处理,以减少存储资源和计算资源的占用。

    菜品种类识别处理方法及装置

    公开(公告)号:CN114638980A

    公开(公告)日:2022-06-17

    申请号:CN202210214070.1

    申请日:2022-03-04

    Abstract: 本说明书实施例提供了菜品种类识别处理方法及装置,其中,一种菜品种类识别处理方法包括:对菜品机具采集的菜品组合的图像进行图像质量检测;若检测未通过,调整所述菜品机具的图像采集参数,并获取基于调整后的图像采集参数采集的图像;基于检测通过的目标图像进行所述菜品组合中各菜品的遮挡关系校验;若校验通过,在所述目标图像中各菜品对应的图像区域中提取各菜品的菜品特征;将各菜品的菜品特征与菜品库中注册菜品的菜品特征进行比对,根据比对结果确定各菜品的菜品种类。

    一种基于区块链的用户数据管理方法和装置

    公开(公告)号:CN113326321A

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202110648440.8

    申请日:2021-06-10

    Abstract: 说明书披露一种基于区块链的用户数据管理方法和装置。该方法包括:接收数据管理交易,数据管理交易中包括第一用户提交的待管理数据和第一用户指定的第二用户;对数据管理交易进行合法性验证,在合法性验证通过后与区块链网络中的其他区块链节点进行共识,在共识完毕后存证待管理数据,并执行数据管理交易,以调用数据管理逻辑为第二用户创建针对待管理数据的权限,将权限的状态参数设置为未激活;接收权限激活交易,权限激活交易中包括第一用户的活跃度监测结果;执行权限激活交易,以调用数据管理逻辑基于监测结果判断第一用户的活跃度是否满足权限激活条件,在满足权限激活条件的情况下,将第二用户对待管理数据的权限的状态参数更新为激活。

    热力图转换模型训练方法以及装置

    公开(公告)号:CN113011505A

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN202110307949.6

    申请日:2020-11-20

    Inventor: 徐富荣 王萌 程远

    Abstract: 本说明书实施例提供热力图转换模型训练方法以及装置,其中所述热力图转换模型训练方法包括:对目标对象的特征图像进行特征点标注,并生成所述特征图像对应的至少一个特征点坐标,根据所述至少一个特征点坐标确定至少一个第一特征点热力图,将所述特征图像作为样本图像,并将所述至少一个第一特征点热力图作为样本标签输入待训练热力图转换模型进行训练,生成热力图转换模型,所述热力图转换模型使得所述样本标签与所述特征图像相关联。

    热力图转换模型训练方法以及装置

    公开(公告)号:CN112101490B

    公开(公告)日:2021-03-02

    申请号:CN202011305014.6

    申请日:2020-11-20

    Inventor: 徐富荣 王萌 程远

    Abstract: 本说明书实施例提供热力图转换模型训练方法以及装置,其中所述热力图转换模型训练方法包括:对目标对象的特征图像进行特征点标注,并生成所述特征图像对应的至少一个特征点坐标,根据所述至少一个特征点坐标确定至少一个第一特征点热力图,将所述特征图像作为样本图像,并将所述至少一个第一特征点热力图作为样本标签输入待训练热力图转换模型进行训练,生成热力图转换模型,所述热力图转换模型使得所述样本标签与所述特征图像相关联。

    热力图转换模型训练方法以及装置

    公开(公告)号:CN112101490A

    公开(公告)日:2020-12-18

    申请号:CN202011305014.6

    申请日:2020-11-20

    Inventor: 徐富荣 王萌 程远

    Abstract: 本说明书实施例提供热力图转换模型训练方法以及装置,其中所述热力图转换模型训练方法包括:对目标对象的特征图像进行特征点标注,并生成所述特征图像对应的至少一个特征点坐标,根据所述至少一个特征点坐标确定至少一个第一特征点热力图,将所述特征图像作为样本图像,并将所述至少一个第一特征点热力图作为样本标签输入待训练热力图转换模型进行训练,生成热力图转换模型,所述热力图转换模型使得所述样本标签与所述特征图像相关联。

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