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公开(公告)号：CN116580265B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202310604430.3
申请日：2023-05-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种目标检测模型对抗训练方法，所述方法包括：S1、获取目标图像数据集和初始对抗图案，所述目标图像数据集包括多个图像样本，且每个图像样本中设置有目标边界框标注；S2、对初始对抗图案进行分形变换以获得目标对抗图案；S3、将步骤S2得到的目标对抗图案注入所述目标图像数据集中每一图像样本的目标边界框内得到对抗训练集，并采用对抗训练集训练目标检测模型至收敛。本发明引入了引入分形变换损失对对抗图案进行迭代更新，使得生成的对抗图案具有一定的自相似性，采用具有自相似性的对抗图案对目标检测模型进行对抗训练，能够提升目标检测模型的鲁棒性，使得模型具有较强的对抗能力。
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公开(公告)号：CN114185884B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202111306456.7
申请日：2021-11-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/22 , G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/51 , G06F16/53 , G06F16/31 , G06F16/3331 , G06F16/901
Abstract: 本发明提出一种基于列存数据的流式数据处理方法及系统，包括：获取待处理的流式数据及其对应的处理任务，基于时间维度将该流式数据切分为批式数据块，该批式数据块中每条数据均包含各自所属窗口的时间戳；根据该时间戳的时间类型，压缩该时间戳，根据压缩结果为该批式数据块中每条数据分配窗口序号，将该批式数据块切分为多个中间数据块，每个中间数据块仅包含窗口序号相同的数据，根据处理任务对每个中间数据块的数据进行预聚合计算，产生预聚合中间状态；根据预设的流式数据时间处理模式，从内部存储提取相应窗口序号的预聚合中间状态并执行与其对应的处理任务，输出各窗口序号的任务处理结果，作为流式数据处理结果。
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公开(公告)号：CN117333738A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311308831.0
申请日：2023-10-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像分类模型训练方法，该方法包括：S1、获取包括多个图像样本的原始图像数据集及其对应的特征矩阵；S2、对原始图像数据集对应的特征矩阵进行降维处理，并将降维处理后的特征矩阵进行高斯建模以获得特征矩阵中每个特征值的高斯分布；S3、基于步骤S2中每个特征值的高斯分布对其依次进行高斯采样，以使高斯采样所得的所有特征值构成新的特征矩阵，并基于新的特征矩阵生成新的图像数据集；S4、采用新的图像数据集和原始图像数据集构成增强图像训练集训练图像分类模型至收敛。该方法提高了图像分类模型在少样本情况下的性能。
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公开(公告)号：CN118070868A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410293163.7
申请日：2024-03-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于边缘计算架构的模型结构化剪枝方法及装置，该方法包括：根据集群中每一边缘设备的硬件资源信息，对边缘设备进行分组；对于同一组的边缘设备，将神经网络加速器在该边缘设备硬件的实际运行时间与内存资源消耗作为资源约束条件，对该边缘设备上部署的神经网络模型进行剪枝；校准修剪后的神经网络模型。该方法提高了计算设备的硬件处理速度，降低了内存消耗，进而提升了计算机系统的内部性能。
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公开(公告)号：CN115756781A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211415669.8
申请日：2022-11-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于无中心自组织流式数据计算引擎调度的任务执行方法和系统，通过无中心自组织的形式实现流式数据计算引擎调度器，无中心作业管理器负责集群计算任务相关信息存储及共享。微集群采用任务驱动方式创建，每个微集群负责一个计算任务执行。采用微集群的形式可以降低传统无中心系统计算延迟。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114185884A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111306456.7
申请日：2021-11-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/22 , G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/51 , G06F16/53 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/901
Abstract: 本发明提出一种基于列存数据的流式数据处理方法及系统，包括：获取待处理的流式数据及其对应的处理任务，基于时间维度将该流式数据切分为批式数据块，该批式数据块中每条数据均包含各自所属窗口的时间戳；根据该时间戳的时间类型，压缩该时间戳，根据压缩结果为该批式数据块中每条数据分配窗口序号，将该批式数据块切分为多个中间数据块，每个中间数据块仅包含窗口序号相同的数据，根据处理任务对每个中间数据块的数据进行预聚合计算，产生预聚合中间状态；根据预设的流式数据时间处理模式，从内部存储提取相应窗口序号的预聚合中间状态并执行与其对应的处理任务，输出各窗口序号的任务处理结果，作为流式数据处理结果。
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公开(公告)号：CN114185885A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111307991.4
申请日：2021-11-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/22 , G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/901 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/51 , G06F16/53
Abstract: 本发明提出一种基于列存数据的流式数据处理方法和系统，包括：获取待处理的列存流式数据及其对应的处理任务，基于时间维度将该流式数据切分为批式数据块，根据预设窗口模式为该批式数据块中每条数据分配窗口序号；将该批式数据块切分为多个中间数据块，每个中间数据块仅包含窗口序号相同的数据，对每个中间数据块的数据进行预聚合计算，产生预聚合中间状态；根据预设的流式数据时间处理模式，从内部存储提取窗口对应窗口序号的预聚合中间状态并执行与其对应的处理任务，输出任务执行结果，作为流式数据处理结果。本发明通过使用列存存储及计算引擎，结合预聚合技术，在保持较低延迟的前提下，提升数据分析场景的吞吐量。
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公开(公告)号：CN117333738B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202311308831.0
申请日：2023-10-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像分类模型训练方法，该方法包括：S1、获取包括多个图像样本的原始图像数据集及其对应的特征矩阵；S2、对原始图像数据集对应的特征矩阵进行降维处理，并将降维处理后的特征矩阵进行高斯建模以获得特征矩阵中每个特征值的高斯分布；S3、基于步骤S2中每个特征值的高斯分布对其依次进行高斯采样，以使高斯采样所得的所有特征值构成新的特征矩阵，并基于新的特征矩阵生成新的图像数据集；S4、采用新的图像数据集和原始图像数据集构成增强图像训练集训练图像分类模型至收敛。该方法提高了图像分类模型在少样本情况下的性能。
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公开(公告)号：CN118070868B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202410293163.7
申请日：2024-03-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于边缘计算架构的模型结构化剪枝方法及装置，该方法包括：根据集群中每一边缘设备的硬件资源信息，对边缘设备进行分组；对于同一组的边缘设备，将神经网络加速器在该边缘设备硬件的实际运行时间与内存资源消耗作为资源约束条件，对该边缘设备上部署的神经网络模型进行剪枝；校准修剪后的神经网络模型。该方法提高了计算设备的硬件处理速度，降低了内存消耗，进而提升了计算机系统的内部性能。
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公开(公告)号：CN116580265A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310604430.3
申请日：2023-05-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种目标检测模型对抗训练方法，所述方法包括：S1、获取目标图像数据集和初始对抗图案，所述目标图像数据集包括多个图像样本，且每个图像样本中设置有目标边界框标注；S2、对初始对抗图案进行分形变换以获得目标对抗图案；S3、将步骤S2得到的目标对抗图案注入所述目标图像数据集中每一图像样本的目标边界框内得到对抗训练集，并采用对抗训练集训练目标检测模型至收敛。本发明引入了引入分形变换损失对对抗图案进行迭代更新，使得生成的对抗图案具有一定的自相似性，采用具有自相似性的对抗图案对目标检测模型进行对抗训练，能够提升目标检测模型的鲁棒性，使得模型具有较强的对抗能力。
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