公开(公告)号：CN111898484A

公开(公告)日：2020-11-06

申请号：CN202010675753.8

申请日：2020-07-14

Applicant: 华中科技大学 ,  北京三快在线科技有限公司

Inventor： 白翔 ,  张文庆 ,  邱阳 ,  柏松 ,  姜仟艺 ,  宋祺 ,  刘曦 ,  张睿 ,  魏晓林

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本公开涉及一种生成模型的方法、装置、可读存储介质及电子设备。方法包括：获取初始模型的至少一个目标初始网络层各自的初始参数矩阵和压缩比例；针对每一目标初始网络层，根据目标初始网络层的初始参数矩阵和压缩比例，对目标初始网络层进行压缩，以得到样本模型；获取样本数据集；根据样本数据集，对样本模型进行训练，以得到应用在样本数据集所属场景下的目标模型。如此，可以利用取值范围为大于0小于1的压缩比例对目标初始网络层进行压缩，使得压缩后的目标样本网络层中的参数数量小于初始网络层中的参数数量，进而减少了由目标样本网络层构成的样本模型的参数数量，使得目标模型的体积较小，有效地改善了目标模型的性能。

公开(公告)号：CN111738906A

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN202010469436.0

申请日：2020-05-28

Applicant: 北京三快在线科技有限公司

Inventor： 谢日旭 ,  赵铮 ,  王明晖 ,  魏晓林

IPC: G06T3/00 ,  G06T7/00 ,  G06T11/20 ,  G06T17/00

Abstract: 本公开涉及一种室内路网生成方法、装置、存储介质及电子设备，以提供一种新的路网提取方式，减少路网提取过程中的各项成本，实现自动化的路网提取过程，提高路网提取的效率。该室内路网生成方法包括：获取室内场景的多张场景图像，所述多张场景图像是覆盖所述室内场景中的所有通道的二维图像；根据所述多张场景图像进行三维重建，得到所述多张场景图像中每张场景图像对应的拍摄位姿的三维数据点；将所述每张场景图像对应的拍摄位姿的三维数据点转换为二维数据点；根据所述每张场景图像对应的拍摄位姿的二维数据点，生成所述室内场景对应的路网。

公开(公告)号：CN111428594A

公开(公告)日：2020-07-17

申请号：CN202010175937.8

申请日：2020-03-13

Applicant: 北京三快在线科技有限公司

Inventor： 魏晓林 ,  柴振华

IPC: G06K9/00 ,  G06K17/00 ,  G07C1/10

Abstract: 本申请公开了身份验证方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：获取用于身份验证的验证图像；从所述验证图像中识别出与身份相关的非生物特征；获取与所述非生物特征对应的待比对图像；根据所述验证图像与所述待比对图像确定身份验证结果。有益效果在于，利用与身份相关的非生物特征缩小了身份验证范围，将1：N的识别问题简化为1：1的验证问题，不仅提高了身份验证效率，减少了计算资源效果，适用于移动端等轻量化计算场景，而且也大大提升了身份验证的准确率，特别适合脸部戴有口罩等生物特征受到干扰的场景，同时利用计算机视觉的手段，不需要进行人体接触，在流行病高发时段降低了用户感染风险。

公开(公告)号：CN114419390B

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202111604280.3

申请日：2021-12-24

Applicant: 北京三快在线科技有限公司

Inventor： 张珂 ,  罗钧峰 ,  苏金明 ,  范铭源 ,  魏晓明 ,  魏晓林

IPC: G06V10/774 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明实施例提供了一种目标对象的预测方法和装置，其中，所述方法包括：将原始图像输入至第一检测模型，输出目标对象的第一位置信息和粗略类别信息；对原始图像进行裁剪得到多个目标对象区域图像，将多个目标对象区域图像输入至第二检测模型，输出每个目标对象的多个第二位置信息和多个精细类别信息；若存在目标类别对象则选择出目标预测对象；根据第一位置信息和第二位置信息生成位置预测结果，将精细类别信息作为类别预测结果。本发明实施例增加了目标对象的上下文信息，从而提高从第二检测模型输出的精细类别信息的准确率。针对目标类别对象选择出目标预测对象，避免了非目标预测对象的干扰，进一步提升目标对象预测的准确率。

公开(公告)号：CN114519352B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202210158264.4

申请日：2022-02-21

Applicant: 北京三快在线科技有限公司

Inventor： 胡文凭 ,  张睿 ,  魏晓林

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/216

Abstract: 本申请公开了一种生成评论的方法、装置、设备和存储介质，属于互联网技术领域。所述方法包括：先确定待评论信息对应的多个内容表征词；然后，基于多个内容表征词确定核心词以及每个核心词位于评论语第一位置的概率，同时，确定评论词以及每个评论词位于评论语第一位置的概率；再后，确定评论语第一位置的选定词，且基于第一位置的选定词和内容表征词，评论语其他位置的选定词；最后，基于每个位置的选定词，确定待评论信息对应的评论语。采用该方法，提高了评论效率，减少了人力投入，提高了评论句式的多样性，增强评论内容对用户的吸引力，从而，有利于与用户之间产生互动。

公开(公告)号：CN116311157A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310180237.1

申请日：2023-02-15

Applicant: 北京三快在线科技有限公司

Inventor： 苏金明 ,  段祎婷 ,  赵佳伟 ,  杨旺旺 ,  郭亭佚 ,  罗钧峰 ,  魏晓林

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/80 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774

Abstract: 本申请公开了一种障碍物识别方法、障碍物识别模型训练方法，属于自动驾驶技术领域。方法包括：获取目标场景的图像；通过闭集识别模型，对所述图像进行识别，得到第一识别结果，所述闭集识别模型用于识别学习到的已知类别的障碍物图像，所述第一识别结果包括识别到的障碍物图像以及所述障碍物图像的类别；通过开集识别模型，对所述图像进行识别，得到第二识别结果，所述开集识别模型用于基于学习到的已知类别的障碍物图像识别未知类别的障碍物图像，所述第二识别结果包括识别到的障碍物图像；将所述第一识别结果和所述第二识别结果进行融合，得到第三识别结果。该方法提高了识别结果的准确性。

公开(公告)号：CN116167418A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202211426963.9

申请日：2022-11-14

Applicant: 北京航空航天大学 ,  北京三快在线科技有限公司

Inventor： 刘祥龙 ,  丁一芙 ,  秦浩桐 ,  闫青华 ,  柴振华 ,  刘俊杰 ,  魏晓林

IPC: G06N3/0495 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种视觉神经网络模型的量化方法及其装置。该量化方法包括如下步骤：根据视觉神经网络模型的模型结构，确定模型结构维度上的量化误差；消除量化误差中第一误差，得到第二误差；其中，第一误差对视觉神经网络模型的输出结果影响小于第二误差对于对视觉神经网络模型的输出结果；根据第二误差，确定量化参数，并根据量化参数确定视觉神经网络模型的模型参数，以完成视觉神经网络模型的量化，从而使得部署有量化组件的视觉神经网络模型对视觉图像进行图像处理，得到处理结果。

公开(公告)号：CN113887719B

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202111067265.X

申请日：2021-09-13

Applicant: 北京三快在线科技有限公司

Inventor： 刘俊杰 ,  祝升 ,  陈晓涛 ,  柴振华 ,  刘哲 ,  魏晓林

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/04 ,  G06F17/16

Abstract: 本说明书公开了一种模型压缩方法及装置，可先获取已训练完成的神经网络模型，并针对该神经网络模型中的每个嵌入层，确定该嵌入层的嵌入矩阵以及该嵌入层的基准矩阵。之后，以该嵌入矩阵的行数与基准矩阵的行数为约束，构建索引矩阵，并基于该嵌入层的索引矩阵与基准矩阵，确定该嵌入层的重构矩阵。最后，以最小化该嵌入层的嵌入矩阵与重构矩阵之间的差异为目标，调整基准矩阵与索引矩阵中的参数，并基于调整后的各基准矩阵与各索引矩阵，确定压缩后的神经网络模型，用于部署至终端中执行业务。以模型中各嵌入层的嵌入矩阵与重构矩阵之间的差异为优化目标，得到各嵌入层压缩后的基准矩阵与索引矩阵，极大降低了模型压缩的数据量。

公开(公告)号：CN116012483A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310118300.9

申请日：2023-01-31

Applicant: 北京三快在线科技有限公司

Inventor： 李东 ,  康卓梁 ,  魏晓林

IPC: G06T11/00

Abstract: 本说明书公开了一种图像渲染的方法、装置、存储介质及电子设备，包括：先将待渲染场景的稀疏点云划分得到各子场景，再从待渲染场景对应的各视角图像中，确定各子场景分别对应的观测图像和像素，之后，训练每一个子场景对应的渲染模型。在当接收到渲染指令时，可以根据渲染指令中携带的观测位姿，以及各子场景分别对应的训练完成的渲染模型，预测在观测位姿采集的待渲染图像中各像素点的颜色，得到渲染图像，使得可以对大型的场景进行渲染，并且经过图像渲染得到的图像与实际采集的图像之间的差异减小，且在细节处更加逼真。

公开(公告)号：CN113688832B

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202110993903.4

申请日：2021-08-27

Applicant: 北京三快在线科技有限公司

Inventor： 商彩 ,  刘曦 ,  周高景 ,  张睿 ,  魏晓林 ,  卢湖川

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书公开了一种模型训练及图像处理方法、装置。通过待训练的图像处理模型的第一模型中的对待处理图像进行处理并输出已处理图像，并且采用图像处理模型中的第二模型来预测已处理图像中各已处理区域与对应的标注图像的标注区之间的预测差异度，以根据预测差异度来为各已处理区域确定出区域权重，并通过以区域权重加权后的已处理图像和标注图像之间真实的标注差异度的最小为目标调整图像处理模型中的参数。使得在训练的过程中能够对预测差异度较大的区域投入更多的关注，从而避免待处理图像中需要进行处理的区域较小而导致模型训练得到较小的损失时所输出的已处理图像在需要处理的区域仍然难以得到较好的处理。