公开(公告)号：CN117407554A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202210800207.1

申请日：2022-07-08

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 王豪 ,  白翔 ,  廖明辉 ,  刘文予 ,  王晶 ,  朱声高 ,  罗华霖 ,  楼燚航

IPC: G06F16/583 ,  G06V30/14 ,  G06V30/19

Abstract: 本申请提供了一种数据检索方法，包括：获取关键词以及待检索的目标图像，并确定该目标图像中的多个包括文本子串的图像区域在目标图像中的位置，从多个图像区域中确定文本子串与关键词相匹配的目标图像区域，并输出该目标图像区域在目标图像中的位置。如此，数据检索装置能够定位并输出与该关键词相匹配的文本子串在目标图像中的位置(即目标图像区域所在的位置)，实现关键词在目标图像上的定位，可以满足图像脱敏、图像合法性检测等场景中的实际应用需求。此外，本申请还提供了对应的装置、设备及存储介质。

公开(公告)号：CN117273116A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202210663455.6

申请日：2022-06-13

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 杨明锟 ,  廖明辉 ,  卢普 ,  王晶 ,  朱声高 ,  罗华霖 ,  田奇 ,  白翔 ,  楼燚航

IPC: G06N3/0895 ,  G06N3/10

Abstract: 本申请提供了一种模型训练方法，包括：获取原始数据及待训练的特征提取网络模型；根据该原始数据，生成扩增样本以及掩码样本，扩增样本通过对原始数据进行扩增得到，掩码样本通过在原始数据中添加掩码得到，从而利用扩增样本对特征提取网络模型进行自监督的对比式学习，并利用掩码样本对特征提取网络模型进行自监督的生成式学习，即可得到目标模型。如此，不仅可以有效减少训练特征网络提起模型所需的人力成本、提高模型训练的整体效率。而且，通过结合生成式学习以及对比式学习，能够提取出训练样本内的上下文依赖关系以及重要的区分性特征，从而可以提高目标模型提取特征的准确性。此外，本申请还提供了对应的装置、设备及存储介质。