封面图像选取方法、介质、装置和计算设备

    公开(公告)号:CN109815352A

    公开(公告)日:2019-05-28

    申请号:CN201910043735.5

    申请日:2019-01-17

    Abstract: 本发明的实施方式提供了一种封面图像选取方法、介质、装置和计算设备。其中方法包括:对待选取图像集合进行过滤,将过滤后的所述待选取图像集合作为候选图像集合;所述待选取图像集合包括至少两个图像;确定所述候选图像集合中的各个图像的优先级;选取所述优先级高的至少一个图像作为封面图像。通过将不合适作为封面图像的图像过滤掉,之后再在剩余的图像中选取优先级高的图像作为封面图像,本发明的方法能够应对图像类型的多样性,从而选取出合适的封面图像。

    图像裁剪预测模型的训练方法、介质、装置及计算设备

    公开(公告)号:CN109919156B

    公开(公告)日:2022-07-19

    申请号:CN201910189451.7

    申请日:2019-03-13

    Abstract: 本发明的实施方式提供了一种图像裁剪预测模型的训练方法、介质、装置及计算设备。该方法包括:获取原始图像的特征信息及裁剪样本的信息;将所述特征信息输入所述图像裁剪预测模型;根据所述图像裁剪预测模型输出的预测图像的信息及所述裁剪样本的信息计算损失函数,采用所述损失函数训练所述图像裁剪预测模型。本发明实施例训练得到的图像裁剪预测模型可以用于图像裁剪过程,使图像裁剪过程耗时较短、计算量较小,尽可能地避免出现裁剪不完整或图像扭曲的情况,并且适用于各种不同内容的图像。本发明实施例还提供一种图像裁剪方法及装置。

    视频特征提取模型的训练方法、视频推荐方法及装置

    公开(公告)号:CN112149604A

    公开(公告)日:2020-12-29

    申请号:CN202011064441.X

    申请日:2020-09-30

    Abstract: 本申请涉及视频处理技术领域,公开了一种视频特征提取模型的训练方法、视频推荐方法及装置,该视频特征提取模型的训练方法包括:基于多个用户针对视频的点击行为,确定出相关视频;基于确定出的相关视频,构建多个三元组,其中,每个三元组包括目标视频、与目标视频相关的第一视频、以及与目标视频不相关的第二视频;基于视频特征提取模型,提取每个三元组中的每个视频的特征表示;针对每个三元组,基于每个三元组中的目标视频的特征表示和第一视频的特征表示之间的相似度、以及目标视频的特征表示和第二视频的特征表示之间的相似度,确定每个三元组对应的损失值;基于多个三元组分别对应的损失值,更新视频特征提取模型的参数。

    图像裁剪预测模型的训练方法、介质、装置及计算设备

    公开(公告)号:CN109919156A

    公开(公告)日:2019-06-21

    申请号:CN201910189451.7

    申请日:2019-03-13

    Abstract: 本发明的实施方式提供了一种图像裁剪预测模型的训练方法、介质、装置及计算设备。该方法包括:获取原始图像的特征信息及裁剪样本的信息;将所述特征信息输入所述图像裁剪预测模型;根据所述图像裁剪预测模型输出的预测图像的信息及所述裁剪样本的信息计算损失函数,采用所述损失函数训练所述图像裁剪预测模型。本发明实施例训练得到的图像裁剪预测模型可以用于图像裁剪过程,使图像裁剪过程耗时较短、计算量较小,尽可能地避免出现裁剪不完整或图像扭曲的情况,并且适用于各种不同内容的图像。本发明实施例还提供一种图像裁剪方法及装置。

    训练分类器的方法及装置和水印检测方法及装置

    公开(公告)号:CN109635844B

    公开(公告)日:2021-08-27

    申请号:CN201811353297.4

    申请日:2018-11-14

    Abstract: 本发明的实施方式提供了一种训练分类器的方法及装置和水印检测方法及装置,其中训练分类器的方法包括:生成待检测水印对应的水印模板;针对多个图像样本,采用所述水印模板对图像样本进行模板匹配,生成匹配结果,所述匹配结果为所述图像样本中与所述水印模板匹配度最高的区域;采用所述匹配结果、以及所述匹配结果中是否包含水印模板的信息训练所述分类器。通过生成水印模板对图像样本的匹配结果,并采用匹配结果训练用于检测图像水印的分类器,能够满足对大量快速更新的水印的检测需求。

    视频特征提取模型的训练方法、视频推荐方法及装置

    公开(公告)号:CN112149604B

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202011064441.X

    申请日:2020-09-30

    Abstract: 本申请涉及视频处理技术领域,公开了一种视频特征提取模型的训练方法、视频推荐方法及装置,该视频特征提取模型的训练方法包括:基于多个用户针对视频的点击行为,确定出相关视频;基于确定出的相关视频,构建多个三元组,其中,每个三元组包括目标视频、与目标视频相关的第一视频、以及与目标视频不相关的第二视频;基于视频特征提取模型,提取每个三元组中的每个视频的特征表示;针对每个三元组,基于每个三元组中的目标视频的特征表示和第一视频的特征表示之间的相似度、以及目标视频的特征表示和第二视频的特征表示之间的相似度,确定每个三元组对应的损失值;基于多个三元组分别对应的损失值,更新视频特征提取模型的参数。

    图像评分模型训练方法及装置和图像评分方法及装置

    公开(公告)号:CN109522950B

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN201811329912.8

    申请日:2018-11-09

    Abstract: 本发明的实施方式提供了一种图像评分模型训练方法及装置和图像评分方法及装置。其中,图像评分模型训练方法包括:选取至少两个样本图像分别输入所述图像评分模型,根据所述图像评分模型输出的各个样本图像的评估分数对所述样本图像进行排序;针对所述至少两个样本图像,如果根据评估分数的排序结果与根据实际分数的排序结果不同,则生成第一损失函数,采用所述第一损失函数训练所述图像评分模型。通过生成第一损失函数,并采用第一损失函数训练图像评分模型,本发明的方法能够实现为图像给出与人工标注结果相近的预估分数。

    封面图像选取方法、介质、装置和计算设备

    公开(公告)号:CN109815352B

    公开(公告)日:2021-07-09

    申请号:CN201910043735.5

    申请日:2019-01-17

    Abstract: 本发明的实施方式提供了一种封面图像选取方法、介质、装置和计算设备。其中方法包括:对待选取图像集合进行过滤,将过滤后的所述待选取图像集合作为候选图像集合;所述待选取图像集合包括至少两个图像;确定所述候选图像集合中的各个图像的优先级;选取所述优先级高的至少一个图像作为封面图像。通过将不合适作为封面图像的图像过滤掉,之后再在剩余的图像中选取优先级高的图像作为封面图像,本发明的方法能够应对图像类型的多样性,从而选取出合适的封面图像。

    图像评分模型训练方法及装置和图像评分方法及装置

    公开(公告)号:CN109522950A

    公开(公告)日:2019-03-26

    申请号:CN201811329912.8

    申请日:2018-11-09

    Abstract: 本发明的实施方式提供了一种图像评分模型训练方法及装置和图像评分方法及装置。其中,图像评分模型训练方法包括:选取至少两个样本图像分别输入所述图像评分模型,根据所述图像评分模型输出的各个样本图像的评估分数对所述样本图像进行排序;针对所述至少两个样本图像,如果根据评估分数的排序结果与根据实际分数的排序结果不同,则生成第一损失函数,采用所述第一损失函数训练所述图像评分模型。通过生成第一损失函数,并采用第一损失函数训练图像评分模型,本发明的方法能够实现为图像给出与人工标注结果相近的预估分数。

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