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[发明专利]标注数据清洗装置和方法-CN201911383331.7有效
发明人： 章子誉;颜泽鑫 -专利权人：上海依图网络科技有限公司
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种标注数据清洗装置，包括：标注数据库，算法模型结构，数据等分模块，子数据集设置模块，训练模块和测试模块；子数据集设置模块依次从N个子数据集中选择一个作为子训练集，剩余的各子数据集都分别为一个子测试集，一个子训练集和N‑1个子测试集形成一个训练测试组。训练模块采用各训练测试组中的子训练集对算法模型结构进行训练。测试模块采用各子测试集依次对对应的已训练算法模型进行测试并形成测试结果，从测试结果中收集所有错误例子并对错误例子对应的已标注数据进行清洗。本发明还公开了一种标注数据清洗方法。本发明能实现标注数据的自动清洗，能提高清洗效率和清洗质量。
标注数据清洗装置方法

[发明专利]一种图像处理方法、装置、设备及存储介质-CN202110455496.1在审
发明人： 章子誉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中方法包括：获取待处理图像，并根据待处理图像中的参考区域确定出参考区域图像，对参考区域图像进行关键点提取，得到参考区域图像中目标对象中各对象关键点的特征信息，根据虚拟立体模型上的各模型特征点的特征信息和目标对象中各对象关键点的特征信息，确定虚拟立体模型与目标对象之间的投影矩阵，按照投影矩阵将虚拟立体模型渲染到待处理图像上，得到目标图像，并显示目标图像。可见，基于虚拟立体模型上的各模型特征点的特征信息和目标对象中各对象关键点的特征信息间的映射关系，将虚拟立体模型直接渲染到平面图像上，可以较好地提高图像的匹配度。
一种图像处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的图像处理方法、电子设备及存储介质-CN202110154168.8在审
发明人： 章子誉;罗国中 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于深度学习的图像处理方法、电子设备及存储介质，该方法包括：调用对象检测网络模型在待处理图像中确定目标区域图像，该目标区域图像包括目标检测对象所在区域的图像；调用图像分割网络模型对目标区域图像进行语义分割处理，得到目标区域图像的语义分割结果，语义分割结果用于指示目标区域图像中的像素是否属于目标检测对象的边框区域；根据语义分割结果从目标区域图像中确定填充区域，该填充区域是指目标检测对象所在区域的图像中除边框区域之外的区域图像，并在该填充区域中填充素材图片，可以高效、准确地提取出图像中的填充区域，例如窗户、门的填充区域，并快速完成图像填充，提升了图像填充的效果和准确度。
一种基于深度学习图像处理方法电子设备存储介质

[发明专利]预设标志检测方法、装置、芯片及计算机可读存储介质-CN202010004169.X在审
发明人： 章子誉 -专利权人：上海依图网络科技有限公司
申请日： 2020-01-03 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明提供一种预设标志检测方法、装置、芯片及计算机可读存储介质。一种预设标志检测方法，包括：基于神经网络在待检测图像中检测出可能是所述预设标志的区域；通过关键子区域搜索方法，在所述第一区域中获得至少一个关键子区域；提取所述关键子区域的特征向量；比较所述关键子区域的特征向量与预先提取好的所述预设标志的特征向量，获取两者特征向量的相似度；确定所述相似度大于第一预设阈值的关键子区域所在的图像为包含所述预设标志的图像。本发明通过关键子区域搜索方法在可能是所述预设标志的区域获得至少一个关键子区域，本发明实施例的减少因形变而导致的检测错误，提高检测的准确率。
预设标志检测方法装置芯片计算机可读存储介质

[发明专利]模型训练方法、系统、芯片、电子设备及介质-CN202010064764.2在审
发明人：王益县;章子誉 -专利权人：上海依图网络科技有限公司
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：模型训练方法、系统、芯片、电子设备及介质，方法为：在预设的基础神经网络上训练一组模型，选出在验证集上性能最好的模型T0；在T0上进行优化然后获得若干备选实验配置，对所述若干备选实验配置训练并获得其中性能最优的模型T1’；对T1’重新训练，确保重新训练的性能结果的平均值大于T0的性能；即得到最优的模型配置。本发明能将训练出来的模型自动转换为caffe或TF pb或其他常用模型格式，并且自动验证是否能在相应希望部署的硬件平台上部署的方法，并能够自动做一些优化。
模型训练方法系统芯片电子设备介质

[发明专利]资源分配方法、装置、芯片及计算机可读存储介质-CN202010044413.5在审
发明人：王立;章子誉 -专利权人：上海依图网络科技有限公司
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明提一种资源分配方法、装置、芯片及计算机可读存储介质，能提高资源的分配效率。本发明实施例，一种资源分配方法，包括：接收至少一个任务请求，获取任务的参数，参数至少包括：任务类型、任务对应的用户；根据任务参数为任务分配资源，资源包括具有图形处理器GPU的多个机器组成的资源池，资源池具有不同的优先级。其中，根据参数中的任务类型为用户分配资源，包括：估计任务的计算量；根据任务类型和估计的计算量确定所述任务的优先级；将任务按照其优先级分配到优先级与其相匹配的资源池中，本发明实施例综合任务类型和任务对应的用户进行资源分配，在满足优先级顺序性和任务不长期排队的情况下，能进一步提升调度效率。
资源分配方法装置芯片计算机可读存储介质

[发明专利]超参数的优化装置和方法-CN201911389194.8在审
发明人： 章子誉;王益县 -专利权人：上海依图网络科技有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种超参数的优化方法，包括步骤：步骤一、提取算法模型中所包括的所有超参数并将所有所述超参数向量化并形成超参数向量；步骤二、对所述超参数向量进行赋值并改变所述超参数向量的值；步骤三、评价各种取值的所述超参数向量对应的所述算法模型的性能表现并形成对应的评价值，选择评价值最好的所述超参数向量的取值作为所述超参数向量的最终优化值。本发明还公开了超参数的优化装置。本发明能自动优化算法超参数，以使在减少人力投入的同时，使算法模型训练后能得到较好的模型。
参数优化装置方法

[发明专利]标注质量检测装置和方法-CN201911389195.2在审
发明人： 章子誉;颜泽鑫 -专利权人：上海依图网络科技有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种标注质量检测装置，包括：标注前后一致性检测模块，用于在标注过程中检测同一类别标注任务在前后不同时间段上对相同的待标注对象数据进行标注形成的标注数据的一致性；标注协同一致性检测模块，用于在标注过程中检测不同类别标注任务对相同的待标注对象数据进行标注形成的标注数据的一致性；标注准确率检测模块，用于在标注过程中，将待标注对象数据的已标注数据作为预留标注数据，对待标注对象数据进行标注并形成对应的标注数据，对该标注数据和预留标注数据进行准确性比较并形成第三标注质量；质量综合模块，用于根据3个标注质量确定综合标注质量。本发明还提供一种标注质量检测方法。本发明能实现自动检测标注质量。
标注质量检测装置方法

[发明专利]视频帧人体行为识别方法-CN201910943828.3在审
发明人：王益县;章子誉 -专利权人：上海依图网络科技有限公司
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频帧人体行为识别方法，其包括如下步骤：S1：使用人体检测算法检测视频帧中的人体区域、并将该人体区域截取出来；S2：使用深度神经网络对S1所得人体区域进行回归、得到预定义的人体关键点，并连接各关键点构成人体骨架；S3：基于S2所得人体骨架、提取该人体骨架的空间特征、并基于该空间特征判定行为分类。本发明能够在时间和背景运动方面具有更好的鲁棒性。
人体骨架人体区域空间特征关键点视频帧人体行为识别背景运动人体检测神经网络算法检测行为分类鲁棒性预定义截取判定回归

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