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[发明专利]图像识别方法、装置、设备及存储介质-CN202310213226.9在审
发明人：蒋正锴;王亚彪;汪铖杰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像识别方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取输入图像在第二像素尺度下的过渡特征表示；对过渡特征表示中的过渡子特征进行聚类，得到多个空间分组；获取多个空间分组中的过渡子特征对应的组内特征表示和组间特征表示，组内特征表示用于表征过渡子特征在其对应的空间分组约束下的特征表示，组间特征表示用于表征过渡子特征在多个空间分组约束下的特征表示；根据过渡子特征对应的组内特征表示和组间特征表示，得到输入图像在第一像素尺度下的全局特征表示，全局特征表示用于表征输入图像的整体特性。本申请实施例通过以空间分组的形式来获取输入图像的全局特征表示，能够提高图像的识别效率。
图像识别方法装置设备存储介质

[发明专利]图片分类方法、装置、计算机可读介质及电子设备-CN202310273948.3在审
发明人：李昱希;凌宇航;王亚彪;甘振业 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请的实施例提供了一种图片分类方法、装置、计算机可读介质及电子设备，该方法包括：提取与目标图片的各个图片块对应的浅层特征图；基于浅层特征图集执行至少一次图特征提取操作，得到目标图片的深层语义特征图集，图特征提取操作包括：以浅层特征图集或者前一次执行图特征提取操作得到的特征图集作为图特征提取操作对应的节点集合；根据节点集合中节点之间的相似性构造边集合；根据节点集合和边集合构建图特征提取操作对应的图；对图中每个节点聚合邻居节点，并对聚合结果进行更新操作，以将聚合结果映射为所述节点对应的特征图；根据所述深层语义特征图集进行分类，得到所述目标图片的分类结果。本申请实施例可以提高图片分类的准确性。
图片分类方法装置计算机可读介质电子设备

[发明专利]一种分类模型训练方法、缺陷识别方法、装置及电子设备-CN202310033452.9在审
发明人：杨思骞;李昱希;王亚彪;汪铖杰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种分类模型训练方法、缺陷识别方法、装置及电子设备，方法包括以下步骤：获取正样本数据和第一无标签数据并输入至分类器模型进行分类处理，得到负样本数据和第二无标签数据，并得到分类器模型的第一模型参数；将正样本数据和负样本数据组合得到带标签训练集，与第二无标签数据输入半监督网络模型进行分类处理，得到半监督网络模型的第二模型参数；根据第二模型参数对第一模型参数进行参数优化，得到更新后的第一模型参数并构建目标分类模型；本发明方案不仅能够提升分类识别的准确率，并且加快了目标分类模型的收敛速度，可广泛应用于机器学习技术领域，并衍生应用至物联网、车联网等与机器学习相关的其他技术领域。
一种分类模型训练方法缺陷识别装置电子设备

[发明专利]设备外表面缺陷的检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211455424.8在审
发明人：蒋哲兴;李剑;张博深;何泽强;王亚彪;龚星;汪铖杰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种设备外表面缺陷的检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取分别使用至少两种光源照射并拍摄设备外表面所得的至少两个图像，其中，所述至少两种光源具有不同的光照强度；将所述至少两个图像进行图像融合，得到融合图像；使用预设的特征提取网络，对所述至少两个图像和所述融合图像进行特征提取，提取得到所述设备外表面的图像特征；使用预设的目标检测网络，对所述图像特征进行目标检测，检测得到所述设备外表面上的缺陷。本申请实施例能够提高缺陷检测的覆盖率和准确率。
设备外表缺陷检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种图像的处理方法、装置以及存储介质-CN202211418589.8在审
发明人：蒋正锴;丁双睿;王亚彪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像的处理方法、装置以及存储介质。通过将输入特征与位置编码进行结合得到编码特征；并将编码特征输入分组推理模块中的分组分支、组卷积分支以及图卷积分支进行分组卷积得到加权信息；进一步的对编码特征进行卷积得到卷积信息，并将加权信息与卷积信息进行融合得到目标特征信息；进而基于目标特征信息进行全连接操作，以得到输出特征指示图像识别任务的执行。从而实现基于分组处理的特征融合过程，由于采用分组卷积操作，避免了全局卷积的繁琐，降低了融合全局重要性信息的计算量，提高了对于图像特征的处理效率。
一种图像处理方法装置以及存储介质

[发明专利]三维工业异常检测方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310194447.6在审
发明人：王玥;彭瑾龙;张江宁;易冉;王亚彪;汪铖杰;吴永坚 -专利权人：腾讯科技（上海）有限公司
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请属于异常检测技术领域，涉及三维工业异常检测方法、装置、存储介质及电子设备，包括：获取与待检测对象对应的RGB图像和点云图，对点云图进行预处理获取多个点云组；将点云组输入至第一特征提取器以获取点云特征组，根据点云特征组和点云图生成点云特征图，并对点云特征图进行投影形成与RGB图像大小相同的点云投影图；将RGB图像输入至第二特征提取器以获取RGB特征；将RGB特征和点云投影图中的点云特征分别输入至多层感知器，对多层感知器输出的特征信息进行融合获取融合特征；根据RGB特征、点云特征和融合特征对待检测对象进行异常预测，以获取异常得分和异常表征图。本申请能够对工业异常进行初筛，减少工业质检的人力成本。
三维工业异常检测方法装置存储介质电子设备

[发明专利]图像中对象数量的估计方法、装置、介质、设备及产品-CN202210377985.4在审
发明人：王昌安;王亚彪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请属于计算机技术领域，具体涉及一种图像中对象数量的估计方法、装置、介质、设备及产品。本发明实施例可应用于人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。该方法包括：对图像进行尺度变换后，对多个变换后图像分别进行特征提取，得到各个变换后图像对应的图像特征；根据图像特征分别对各个变换后图像的对象分布密度进行预测，得到对应于变换后图像的预测密度图；对预测密度图中的各个子密度图进行置信度预测，得到预测密度图中的各个子密度图的置信度；选取置信度最高的子密度图拼接成整体密度图，以确定图像中包含的对象数量。基于本申请能够使得同一图像中的多种尺度的对象的分布密度均能被准确预测，进而能够提升图像中对象数量的估计的准确度。
图像对象数量估计方法装置介质设备产品

[发明专利]一种产品分类模型的训练方法和相关装置-CN202211726536.2在审
发明人：杨思骞;徐程明;王亚彪;汪铖杰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开一种产品分类模型的训练方法和相关装置，对多个无标注样本产品图像数据进行两次预测得到每个无标注样本产品图像数据分别对应的预测标签和第一预测结果，基于预测标签和第一预测结果的一致性将多个无标注样本产品图像数据划分至第一样本产品图像数据集和第二样本产品图像数据集。基于第一样本产品图像数据集构建用于消除预测标签中噪声的标签校准损失函数，并基于标签校准损失函数训练产品分类模型。基于第二样本产品图像数据集构建用于校正特征偏差的特征一致性损失函数，并基于特征一致性损失函数训练产品分类模型。对不同分类难度的样本产品图像数据集采用不同训练策略，提高产品分类模型的区分能力，进而提高其分类结果的精度。
一种产品分类模型训练方法相关装置

[发明专利]一种信号搜索方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202310246773.7在审
发明人：李昱希;甘振业;王亚彪 -专利权人：腾讯科技（上海）有限公司
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/2113 文献下载
摘要：本申请提供了一种信号搜索方法、装置、设备、存储介质及程序产品；本申请实施例可以应用于宇宙探索、天体探索等的信号搜索场景中；该方法包括：从射电望远镜输出的信号图谱中，确定脉冲星的电磁信号的N个实例曲线；其中，N个实例曲线与电磁信号的N个候选体相对应；基于每个实例曲线的像素坐标，计算得到每个候选体的信号参数；基于信号参数，从信号图谱中确定每个候选体对应的局部图谱区域；在每个候选体的局部图谱区域内部进行消色散处理，得到信号图谱对应的消色散图谱；基于消色散图谱，从N个候选体中筛选得到脉冲星的所述电磁信号。通过本申请，能够提高脉冲星的信号搜索的效率。
一种信号搜索方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]一种图像处理的方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202310532569.1在审
发明人：李剑;王昌安;张博深;王亚彪;汪铖杰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像处理的方法、装置、设备、存储介质及程序产品，至少涉及人工智能等技术。该方法能够以较少的标注数据来训练目标图像检测模型，实现对待标注图像的图像缺陷检测。该方法包括：获取多个待标注图像；基于高斯混合预测模型对每个待标注图像进行图像价值预估处理，得到每个待标注图像的图像价值置信度；基于每个待标注图像的图像价值置信度从多个待标注图像中选取目标待标注图像；基于目标标注图像和初始标注图像对初始图像检测模型进行模型参数更新，得到目标图像检测模型；基于目标图像检测模型对每个待标注图像进行图像检测处理，得到每个待标注图像的图像缺陷结果。
一种图像处理方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]信息分类方法、装置、设备及存储介质-CN202011239261.0有效
发明人：郑思晓;罗泽坤;王亚彪;汪铖杰;李季檩 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本申请公开了一种信息分类方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。所述方法包括：获取待识别信息；对待识别信息进行特征提取处理，得到待识别信息的特征向量；基于特征向量对待识别信息进行分类处理，得到待识别信息的第一分类结果；基于所特征向量转换得到的语义向量对待识别信息进行分类处理，得到待识别信息的第二分类结果；从第一分类结果和第二分类结果中确定待识别信息的类别。本申请中，一方面，增量学习有效增加了可识别的类别数量，另一方面，针对增量分类不可识别的数据类别能够通过零样本分类方式进行分类，提高了针对各种类别的识别能力。
信息分类方法装置设备存储介质

[发明专利]目标检测模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010118926.6有效
发明人：罗泽坤;王亚彪;李剑;王昌安;彭瑾龙;汪铖杰;李季檩;方正 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-02-26 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请涉及一种目标检测模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取样本图像及样本图像中多个目标对应的标注框；通过目标检测模型对样本图像进行目标检测，获得样本图像中多个目标对应的预测框；根据目标所对应的预测框与标注框之间的差异确定第一损失；根据样本图像中相同目标所对应的预测框之间的重叠程度确定第二损失；根据样本图像中不同目标所对应的预测框之间的重叠程度确定第三损失度；根据第一损失、第二损失及第三损失调整目标检测模型的模型参数后，返回获取样本图像及样本图像中多个目标对应的标注框的步骤继续训练，直至获得训练好的目标检测模型，本申请提供的方案能够提升图像中目标较为拥挤时的检测效果。
目标检测模型训练方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]脉冲星搜索网络训练方法、脉冲星搜索方法、装置、设备-CN202210226661.0在审
发明人：程小峰;王亚彪;丁玫菲;谢鸣;游善平;甘振业;李昱希;罗泽坤;孙众毅;黄飞跃 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06N3/09 文献下载
摘要：本发明提供了一种脉冲星搜索网络训练方法，包括：基于训练样本集合和所述候选体的脉冲轮廓图像，对脉冲星搜索网络的主干网络进行第一训练，确定主干网络的初始网络参数；基于训练样本集合和所述和脉冲星标签值，对脉冲星搜索网络的主干网络进行第二训练，得到脉冲星搜索网络的主干网络的目标参数，由此，能够在减少训练数据总量和无需重进行监督训练的前提下，稳定提高脉冲星搜索网络训练训练的准确率，减轻脉冲星搜索网络的过拟合，增强脉冲星搜索网络模型的泛化能力。本发明还提供了脉冲星搜索方法、装置、电子设备、计算机程序产品以及存储介质。本发明实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。
脉冲搜索网络训练方法装置设备

[发明专利]数据处理方法、装置、存储介质、设备及程序产品-CN202210239413.X在审
发明人：丁玫菲;王亚彪;孙众毅;罗泽坤;李昱希;程小峰;谢鸣;游善平;甘振业;黄飞跃 -专利权人：腾讯科技（上海）有限公司
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本申请公开一种数据处理方法、装置、存储介质、设备及程序产品，可应用于人工智能、计算机视觉、图像识别等各种场景。该方法包括：获取待测样本；确定多个数据点中作为峰值的目标数据点；基于预设的洛伦兹分布函数，拟合待测样本中，在目标数据点的预设宽度范围内的多个数据点，以确定第一拟合函数；根据在目标数据点的拟合宽度范围内的多个数据点，确定外包络数据点；基于预设的洛伦兹分布函数，拟合外包络数据点，以确定第二拟合函数；及在第一拟合函数和第二拟合函数的相似度大于预设相似度、且拟合参数满足预设条件的情况下，确定待测样本为疑似脉冲星样本。可准确地确定待测样本是否为疑似脉冲星样本，节省人力，提高脉冲星样本的搜索效率。
数据处理方法装置存储介质设备程序产品

[发明专利]目标跟踪方法、装置、设备及可读存储介质-CN202010741433.8有效
发明人：彭瑾龙;王昌安;罗泽坤;李剑;王亚彪;汪铖杰;李季檩;黄飞跃 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种目标跟踪方法、装置、设备及可读存储介质，涉及单目标跟踪领域。该方法包括：获取第一图像帧，第一图像帧中标注有第一边界框；获取第二图像帧；以第一边界框的尺寸进行缩放后得到的目标尺寸，在第二图像帧中确定兴趣区域窗；在兴趣区域窗中对目标对象进行跟踪识别，得到第二边界框。确定第一图像帧中的第一边界框后，对第一边界框进行缩放处理，从而确定第二图像帧中的第二边界框，由于第二边界框基于第一边界框缩放得到的兴趣区域窗识别得到，也即在第二图像帧中，对第一图像帧中目标对象所处区域的周侧，进行目标对象的识别，提高了对目标对象进行跟踪的效率和准确率。
目标跟踪方法装置设备可读存储介质

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