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公开(公告)号：CN112200711A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011167598.5
申请日：2020-10-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提出一种水印分类模型的训练方法及系统，系统包括综合节点和多个数据节点，任一数据节点，将本地数据集中任一图像输入到本地的水印检测模型中；利用该模型输出结果中的水印位置对该图像进行截取，获得至少一个目标水印图像；利用获得目标水印图像集构建水印分类模型训练样本集。循环迭代以下步骤，直至满足训练要求：任一数据节点，利用本地构建的训练样本集以及当前模型参数计算水印分类模型训练特征，并将模型训练特征上传至综合节点；综合节点接收到各个数据节点上传的模型训练特征后，确定水印分类模型综合训练特征，并将该综合训练特征下发至各个数据节点；任一数据节点，利用接收到的综合训练特征对本地模型参数进行更新。
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公开(公告)号：CN111738440A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010757517.0
申请日：2020-07-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 公开了一种基于领域自适应与联邦学习的模型训练方法及系统。一方面，采用联邦学习架构，使得源业务方与目标业务方可以在不彼此交互数据隐私的情况下联合训练模型，保护了双方的数据隐私。另一方面，针对目标业务领域的样本集缺乏准确标签的情况，利用源业务领域的样本集的特征与标签之间的映射关系进行迁移学习，本质上是将源业务领域下训练的模型适应到目标业务领域下。
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公开(公告)号：CN113837257A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111081576.1
申请日：2021-09-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种目标检测模型的训练方法以及目标检测方法，目标检测时，不仅是基于图像本身，还将图像的描述文本同样作为目标检测时的考虑因素。在训练目标检测模型时，先获取训练样本集，任一训练样本包括：一张图像、该图像的描述文本、目标物体在图像中的位置信息、目标物体的类别信息，其中，任一图像中包含至少一种目标物体、对应的描述文本中包含对该至少一种目标物体的描述。确定初始目标检测模型，其中，目标检测模型以图像及其描述文本为输入、以目标物体在图像中的位置信息及目标物体的类别信息为输出。然后利用训练样本集合对所述目标检测模型进行迭代更新，直到满足预设条件。
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公开(公告)号：CN113850301A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111024304.8
申请日：2021-09-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种训练数据的获取方法和装置以及模型训练的方法及装置。在获取训练数据时，利用第一标注数据，训练第一初始模型；将第一无标注数据输入第一初始模型，根据第一初始模型对每一个第一无标注数据的识别结果，对每一个第一无标注数据进行标注，得到第二标注数据；利用第二标注数据，训练第二初始模型；将第二无标注数据输入第一初始模型和第二初始模型，根据第一初始模型和第二初始模型对每一个第二无标注数据的识别结果，对每一个第二无标注数据进行标注，得到第三标注数据；利用所述第三标注数据，得到用于模型训练的训练数据。本说明书实施例能够解决人工标注获取训练数据时的诸多问题。
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公开(公告)号：CN113837257B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202111081576.1
申请日：2021-09-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种目标检测模型的训练方法以及目标检测方法，目标检测时，不仅是基于图像本身，还将图像的描述文本同样作为目标检测时的考虑因素。在训练目标检测模型时，先获取训练样本集，任一训练样本包括：一张图像、该图像的描述文本、目标物体在图像中的位置信息、目标物体的类别信息，其中，任一图像中包含至少一种目标物体、对应的描述文本中包含对该至少一种目标物体的描述。确定初始目标检测模型，其中，目标检测模型以图像及其描述文本为输入、以目标物体在图像中的位置信息及目标物体的类别信息为输出。然后利用训练样本集合对所述目标检测模型进行迭代更新，直到满足预设条件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112200711B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202011167598.5
申请日：2020-10-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06T1/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书提出一种水印分类模型的训练方法及系统，系统包括综合节点和多个数据节点，任一数据节点，将本地数据集中任一图像输入到本地的水印检测模型中；利用该模型输出结果中的水印位置对该图像进行截取，获得至少一个目标水印图像；利用获得目标水印图像集构建水印分类模型训练样本集。循环迭代以下步骤，直至满足训练要求：任一数据节点，利用本地构建的训练样本集以及当前模型参数计算水印分类模型训练特征，并将模型训练特征上传至综合节点；综合节点接收到各个数据节点上传的模型训练特征后，确定水印分类模型综合训练特征，并将该综合训练特征下发至各个数据节点；任一数据节点，利用接收到的综合训练特征对本地模型参数进行更新。
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公开(公告)号：CN113111734B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110313604.1
申请日：2021-03-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V30/413 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书提出一种水印分类模型训练方法及装置，预先训练水印检测模型以及文本检测模型，所述水印检测模型用于从图像中检测出预设类型的水印、以及每个预设类型水印的位置；所述文本检测模型用于从图像中检测出文本信息，以及每条文本信息的位置；所述方法包括：获取训练图像数据集，所述数据集中任一训练图像中包括至少一个水印；所述水印的类型包括合法水印或非法水印；利用所述训练图像数据集、所述水印检测模型、和所述文本检测模型，构建水印分类模型的训练样本集；利用所述训练样本集对初始水印分类模型进行有监督训练，得到用于进行水印分类的水印分类模型。
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公开(公告)号：CN113111734A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110313604.1
申请日：2021-03-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提出一种水印分类模型训练方法及装置，预先训练水印检测模型以及文本检测模型，所述水印检测模型用于从图像中检测出预设类型的水印、以及每个预设类型水印的位置；所述文本检测模型用于从图像中检测出文本信息，以及每条文本信息的位置；所述方法包括：获取训练图像数据集，所述数据集中任一训练图像中包括至少一个水印；所述水印的类型包括合法水印或非法水印；利用所述训练图像数据集、所述水印检测模型、和所述文本检测模型，构建水印分类模型的训练样本集；利用所述训练样本集对初始水印分类模型进行有监督训练，得到用于进行水印分类的水印分类模型。
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公开(公告)号：CN111898708A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202011048856.8
申请日：2020-09-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种迁移学习方法和电子设备。该方法包括：从源域的样本集合中获取第一样本集合和对应的标签；将所述第一样本集合通过特征空间变换，得到转换后的第二样本集合，其中，所述第二样本集合和所述目标域的样本集合的样本特征分布相似度大于第一预设相似度阈值，用于执行特征空间变换的变换矩阵由所述第一样本集合的统计特征矩阵和目标域的样本集合的统计特征矩阵确定；基于所述第二样本集合中的样本和对应的标签，对所述目标域的目标分类器进行训练。
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公开(公告)号：CN113850301B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111024304.8
申请日：2021-09-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供了一种训练数据的获取方法和装置以及模型训练的方法及装置。在获取训练数据时，利用第一标注数据，训练第一初始模型；将第一无标注数据输入第一初始模型，根据第一初始模型对每一个第一无标注数据的识别结果，对每一个第一无标注数据进行标注，得到第二标注数据；利用第二标注数据，训练第二初始模型；将第二无标注数据输入第一初始模型和第二初始模型，根据第一初始模型和第二初始模型对每一个第二无标注数据的识别结果，对每一个第二无标注数据进行标注，得到第三标注数据；利用所述第三标注数据，得到用于模型训练的训练数据。本说明书实施例能够解决人工标注获取训练数据时的诸多问题。
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