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公开(公告)号：CN109117862A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810712097.7
申请日：2018-06-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/6256
Abstract: 本公开是关于一种图像标签识别方法、装置及服务器，其中所述方法包括：基于预先标记的样本图像和预先训练好的图像分类模型，构建标签视觉路由图；从所述预先标记的样本图像中选择一批样本图像；通过所述标签视觉路由图，确定所述批样本图像中各样本图像的最相近样本图像和最困难样本图像；依据各所述图像对构建目标损失函数，并依据所述目标损失函数训练目标图像分类模型；通过所述目标图像分类模型，对待识别图像进行标签识别。通过上述图像标签识别方法，能够将标签分类更加细化，提示目标分类模型的标签识别准确度。
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公开(公告)号：CN108875834A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810653849.7
申请日：2018-06-22
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像聚类方法、装置、计算机设备及存储介质，包括下述步骤：获取待分类图像与样本图像之间的相似度；将所述相似度与预设阈值列表中的当前轮值阈值进行比对；当所述相似度大于所述当前轮值阈值时，将所述待分类图像归集至所述样本图像所表征的聚类列表中。由于相似度计算的是待分类图像与样本图像之间的关联度，因此，分类结果也与样本图像直接关联，同时，对关联度分类进行阈值限定使分类结果更加的准确，通过更换不同的样本图像就能够实现对不同类别的划分，提高了分类的多样性，同时由于没有人为的干预大大提高了分类的效率。
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公开(公告)号：CN112380388B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202011261872.5
申请日：2020-11-12
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/735 , G06F16/738 , G06F16/74
Abstract: 本公开关于一种搜索场景下的视频排序方法、装置、电子设备及存储介质。该搜索场景下的视频排序方法包括：获取目标视频集；其中，目标视频集中的目标视频包括至少一个第一目标视频和至少一个第二目标视频；获取第一目标视频对应的第一排序特征；按照预设的特征权重集中的权重向量，对第一排序特征进行加权，得到第二目标视频对应的第二排序特征；按照第一排序特征和第二排序特征，对目标视频集中的目标视频进行排序，得到排序结果；按照排序结果，对目标视频集中的目标视频进行展示。从而，可以根据第一目标视频对应的第一排序特征，得到第二目标视频对应的第二排序特征，进而按照第一排序特征和第二排序特征，实现对目标视频集中的目标视频进行排序和展示的目的。
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公开(公告)号：CN110738267B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN201910995342.4
申请日：2019-10-18
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06F16/55
Abstract: 本公开关于一种图像分类方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，所述方法包括：将目标图像输入预设数目个图像分类模型，获取预设数目个图像分类模型输出的预设数目个标签，确定预设数目个标签的信息熵，若信息熵大于或者等于预设阈值，则确定预设数目个标签的上级标签为目标图像的分类标签。采用本公开，电子设备可以准确确定目标图像的分类标签，该分类标签可以准确体现目标图像的分类结果。
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公开(公告)号：CN109858558B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN201910113211.9
申请日：2019-02-13
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本公开是关于一种分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。该训练方法中，预先将各个样本数据的分类标签，按照语义划分为具有上下位关系的至少两个层级；确定待训练的分类模型所需训练阶段的目标数量；在每一训练阶段，确定该训练阶段对应的目标层级，利用样本数据集中，目标层级的分类标签对应的样本数据，对分类模型进行训练，在满足预定收敛条件时，结束该训练阶段的训练过程；其中，目标数量个训练阶段中，至少有两个训练阶段所对应的目标层级不相同；在最后一个训练阶段结束后，完成对分类模型的训练。本公开提供的分类模型的训练方法，可以在将样本数据的分类标签之间的上下位关系考虑在内的前提下，实现对分类模型的有效训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113468405A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110711095.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/9532 , G06F16/9535
Abstract: 本公开关于一种数据搜索方法、装置、电子设备及存储介质，该数据搜索方法包括：获取目标搜索信息，根据目标搜索信息获取融合搜索反馈日志；其中，融合搜索反馈日志为根据历史时间段的目标搜索信息对应的第一搜索反馈日志和替换目标搜索信息对应的第二搜索反馈日志融合得到的；替换目标搜索信息为在历史时间段，目标搜索信息对应的第一搜索反馈日志与预设需求反馈日志的匹配值小于匹配阈值时，更新后得到的搜索信息，基于融合搜索反馈日志确定目标搜索信息对应的搜索反馈数据。如此，服务器不仅做到受主流用户的意图的影响的同时，也考虑到小众用户的需求，整体提高用户体验。
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公开(公告)号：CN113468235A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110601416.9
申请日：2021-05-31
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/21
Abstract: 本公开是关于信息获取方法、装置、服务器及存储介质，该方法包括：获取搜索信息对的当前天操作数据和搜索信息对的历史操作数据,所述搜索信息对包括：搜索词、搜索词对应的目标搜索结果，搜索信息对的历史操作数据在当前天之前的历史时间段内生成；至少基于当前天操作数据和历史操作数据，确定搜索信息对的特征，搜索信息对的特征包括：目标搜索结果的当前天操作频率数据、目标搜索结果的历史操作频率数据；利用置信度获取模型基于所述搜索信息对的特征，得到搜索信息对的当前天操作数据的置信度。
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公开(公告)号：CN110070143B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201910356202.2
申请日：2019-04-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本公开是关于一种获取训练数据的方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取目标训练数据子集，目标训练数据子集为初始训练数据集的多个训练数据子集中的任意一个；在初始训练数据集的训练数据子集中，获取除目标训练数据子集之外的第一参考数量个训练数据子集；在第一参考数量个训练数据子集中，获取每一个训练数据子集中第二参考数量个训练数据，得到第一参考数量组的训练数据；将第一参考数量组的训练数据添加到目标训练数据子集中，基于更新后的目标训练数据子集及初始训练数据集中剩余的训练数据子集获取用于对机器学习模型进行训练的目标训练数据。本申请可提高模型的识别准确率，减少获取训练数据的时间成本。
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公开(公告)号：CN109272118B
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201810910783.5
申请日：2018-08-10
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开是关于一种数据训练方法、装置、设备及存储介质。所述方法，包括：以类别为单位对训练数据进行拆分，得到N个子数据集；所述类别为根据训练数据的第一属性进行确定；子数据集中的类别数量不超过预设数量；基于N个子数据集对深度学习模型进行M次迭代训练，得到训练后的深度学习模型；每次迭代训练的过程包括：基于第一个子数据集对深度学习模型进行训练，直至深度学习模型的损失函数达到第一预设值停止训练；基于第二个至第N个子数据集对深度学习模型进行训练。提高了训练深度学习模型时的GPU利用率以及训练速度。
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公开(公告)号：CN110738267A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910995342.4
申请日：2019-10-18
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种图像分类方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，所述方法包括：将目标图像输入预设数目个图像分类模型，获取预设数目个图像分类模型输出的预设数目个标签，确定预设数目个标签的信息熵，若信息熵大于或者等于预设阈值，则确定预设数目个标签的上级标签为目标图像的分类标签。采用本公开，电子设备可以准确确定目标图像的分类标签，该分类标签可以准确体现目标图像的分类结果。
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