-
公开(公告)号：CN119206391A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411149201.8
申请日：2024-08-20
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例提供了一种事件图像的处理方法、处理模型的训练方法和相关设备，属于数字图像信号处理技术领域。该处理方法包括：将事件图像的事件特征输入编码器中进行多个不同尺度下地编码处理得到多个中间特征；对最后一个尺度下输出的中间特征进行残差处理，得到目标语义特征，并将目标语义特征和各个中间特征输入亮度解码器中进行对应尺度下的解码处理得到多个亮度特征；将目标语义特征和各个亮度特征输入颜色解码器中进行对应尺度下的解码处理得到多个颜色特征；拼接预设尺度下的亮度特征和颜色特征，输出目标颜色图像；对目标颜色图像中的目标物体进行识别，得到目标识别结果。本申请能够提高对事件图像中的目标物体识别的准确度。
-
公开(公告)号：CN117218013A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310961794.7
申请日：2023-08-01
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06T5/00 , G06T5/50 , G06T7/246 , G06T3/40 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种事件相机的图像处理方法、训练方法、系统、设备及介质，属于图像处理技术领域。方法对事件流进行预处理得到体素网格形式的事件流，然后根据体素网格形式的事件流进行信息聚合，得到第一重建图像，第一重建图像，将体素网格形式的去噪事件流与第一重建图像进行叠加，得到第二重建图像，使得第二重建图像的边缘信息更突出，然后生成噪声图像，将噪声图像与第二重建图像输入至预先训练好的扩散模型，将所述第二重建图像作为所述扩散模型的条件，通过所述扩散模型的去噪网络对所述噪声图像进行迭代去噪，生成修复图像。生成的修复图像，图像的质量较高，边缘信息较清晰。
-
公开(公告)号：CN119849579A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510320883.2
申请日：2025-03-18
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例提供了一种大语言模型的参数剪枝方法、装置、设备及可读存储介质。方法包括：获取预设大语言模型中每个网络层的第一度量矩阵，并确定对应网络层的剪枝率；针对每个网络层包含的多个注意力头确定多个重要性得分，并构建第二度量矩阵；根据剪枝率和第二度量矩阵确定第二度量矩阵的第一标定矩阵，并基于第一标定矩阵的稀疏分布特性得到第一掩码矩阵；对键通道和值通道进行剪枝；根据目标数量和第二度量矩阵确定第二度量矩阵的第二标定矩阵，并基于第二标定矩阵的稀疏分布特性得到第二掩码矩阵；对第二掩码矩阵关联的查询通道和输出通道进行剪枝，得到大语言模型。以此，能够减少大语言模型的存储空间，加速大语言模型的计算效率。
-
公开(公告)号：CN118691476A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410813250.0
申请日：2024-06-21
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T3/4007 , G06T3/4038 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像的超分辨率重建方法、装置、电子设备及存储介质，属于数字图像信号处理技术领域。该方法包括：将获取到的低分辨率事件图像，其中，低分辨率事件图像包括多个正事件类型和负事件类型下的事件图像；将不同事件类型下的事件图像输入预先训练好的互补增强模型中进行特征挖掘及互补增强，得到相应类型下的事件特征；交叉融合不同事件类型下的事件特征得到全局特征，基于全局特征分别对不同事件类型下的事件特征进行特征补充，得到特征补充后的事件特征；基于特征补充后的事件特征得到目标高分辨率事件图像。本申请能够提高待处理图像的分辨率、减少待处理图像中的噪音，进而提高最终得到的目标图像的整体质量。
-
公开(公告)号：CN117290589A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311134548.0
申请日：2023-09-01
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N3/0895
Abstract: 本申请实施例提供了一种数据变化预测方法、系统、电子设备及存储介质，属于自然语言处理技术领域。方法包括：获取与用户端在多个时间点交互的第一属性对象；将第一属性对象按照与用户端的历史交互时间进行排序，得到历史交互序列；在属性知识图谱中进行搜索，得到与第一属性对象对应的属性实体，建立属性连接；根据第一属性对象的应用场景调用第一提示模板，将历史交互序列注入第一提示模板，得到第一文本数据；根据属性知识图谱，得到第一属性对象的属性实体的多跳三元组路径，根据多跳三元组路径进行拼接，得到第二文本数据；将第一文本数据和第二文本数据进行拼接，输入预先训练好的第一语言模型进行数据变化预测，得到数据变化预测结果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117274768A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310954725.3
申请日：2023-07-31
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本申请公开了目标检测网络的训练方法、目标检测方法及相关装置，涉及计算机视觉中弱监督目标检测的技术领域。通过获取包括原始图像的训练数据集输入至包括分类器和定位器的目标检测网络，并生成自注意力图进而生成增强的掩码图像。将原始图像输入至定位器得到预测激活图像，计算与掩码图像的第一损失值。再获取边界框并对掩码图像进行采样得到增强图像并输入分类器得到预测分类结果，计算与原始图像的分类标签生成第二损失值。根据第一损失值和第二损失值调节目标检测网络的模型权重，直至达到迭代终止条件得到目标检测网络。由此设计分类器和定位器统一的网络架构，通过自注意力图和掩码图像以及增强图像，提升了定位和分类的精度进而性能。
-
公开(公告)号：CN119851080A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510320886.6
申请日：2025-03-18
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例公开了一种目标检测模型训练方法、目标检测方法、装置及设备。目标检测模型包括图像编码模型、特征编码模型和特征解码模型，通过获取样本图像中的待检测样本对象对应的目标样本区域、目标样本类别及样本描述文本；将样本图像输入到图像编码模型中，输出样本图像中每个子区域对应的区域图像特征；将每个区域图像特征和样本描述文本特征输入到特征编码模型中，输出每个子区域对应的融合特征；将每个子区域对应的融合特征输入特征解码模型中，输出每个子区域对应的目标融合特征；根据每个目标融合特征和样本描述文本确定出待检测样本对象对应的预测类别概率和在样本图像中的预测样本区域；基于预测结果和目标结果对目标检测模型迭代。
-
公开(公告)号：CN119849578A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510309293.X
申请日：2025-03-17
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06N3/082 , G06N3/04 , G06F17/16 , G06F16/903
Abstract: 本申请实施例提供了一种针对大语言模型的结构化剪枝方法以及相关设备，属于神经网络轻量化技术领域。该方法包括：获取待剪枝的初始大语言模型多个注意力模块的第一权重矩阵、以及多个感知模块的第二权重矩阵；基于由第一权重矩阵相应的第一波动度量矩阵、以及由第二权重矩阵相应的第二波动度量矩阵确定全局剪枝阈值；基于全局剪枝阈值确定各注意力模块相应的键值掩码矩阵和查询掩码矩阵、以及各感知模块相应的感知掩码矩阵；利用键值掩码矩阵和查询掩码矩阵对相应的第一权重矩阵进行剪枝处理，并利用感知掩码矩阵对相应的第二权重矩阵进行剪枝处理，进而确定初始大语言模型剪枝后的大语言模型。本申请能够提高大语言模型的模型压缩准确度。
-
公开(公告)号：CN118780989A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410710961.5
申请日：2024-06-03
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06T5/00 , G06T3/4053 , G06V10/80
Abstract: 本申请公开了一种图像处理方法、模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，实现了对正拼接图像以及负拼接图像的信息增强，然后基于正融合特征与负融合特征进行特征交换，得到正负交换融合特征，基于正负交换融合特征得到第一时刻事件流的目标超分辨率图像，在特征交换过程中，捕获第一正事件计数图像与第一负事件计数图像的信息互补关系和长距离依赖，从而有利于提高目标超分辨率图像的质量。如此，本申请能够对事件流的正事件、负事件和事件帧进行区分以及充分利用，实现正事件与负事件之间的信息互补，能够提高超分辨率图像的质量。
-
公开(公告)号：CN114513664B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210400964.X
申请日：2022-04-18
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N19/124 , H04N19/184 , H04N19/146 , H04N19/182
Abstract: 本发明公开了视频帧编码方法、装置、智能终端及计算机可读存储介质，其中，所述视频帧编码方法包括：获取当前视频帧以及每帧平均比特；获取当前视频帧对应的累积比特误差，根据累积比特误差和每帧平均比特计算当前帧目标比特，累积比特误差是所有历史编码帧的比特误差之和，比特误差是历史编码帧在编码时消耗的比特数与历史编码帧的目标比特的差值，历史编码帧是当前视频帧之前的已编码帧；根据当前帧目标比特获取当前视频帧对应的视频编码器量化参数；根据视频编码器量化参数，通过视频编码器对当前视频帧进行编码。与现有技术相比，本发明方案有利于更方便简单地实现码率控制，有利于提高码率控制的效率和准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.02 seconds)
