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[发明专利]图像生成方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310530991.3在审
发明人：王建国;耿益锋 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T11/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像生成方法、装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取主体图像和背景图像，其中，主体图像用于为待生成的目标图像提供图像主体内容，背景图像用于为目标图像提供图像背景内容；对背景图像进行背景解析，得到解析结果；对背景图像和解析结果进行布局预测，得到待使用的图像布局；基于主体图像对待使用的图像布局进行填充，生成目标图像。本申请解决了相关技术中在对具有位置约束的设计任务进行处理时的视觉效果较差、设计效率低的技术问题。
图像生成方法装置存储介质电子设备

[发明专利]训练神经网络的方法及装置、电子设备-CN201910184297.4有效
发明人：罗恒;张健;耿益锋;黄畅 -专利权人：北京地平线机器人技术研发有限公司
申请日： 2019-03-12 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：公开了一种训练神经网络的方法及装置、电子设备，包括：量化卷积神经网络中卷积层的第一组浮点型参数，以获得所述卷积层的第一组定点型参数，所述第一组浮点型参数是通过样本数据对所述卷积神经网络进行训练得到的浮点型数据；基于与所述卷积层相对应的归一化层的第二组浮点型参数和所述第一组定点型参数，确定所述卷积层的第三组浮点型参数，所述第三组浮点型参数为浮点型数据；以及，量化所述第三组浮点型参数为第二组定点型参数，以得到定点化的卷积神经网络。本申请可以得到计算简单且精度更接近原始神经网络的定点化神经网络。
训练神经网络方法装置电子设备

[发明专利]基于视频的图像处理、行为识别、分割、检测方法及设备-CN202310275786.7在审
发明人：项王盟;李超;耿益锋 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请提供一种基于视频的图像处理、行为识别、分割、检测方法及设备。本申请的方法，对目标对象的视频帧序列的第一图像特征中的图像块特征进行时空聚类，根据时空聚类结果向第一图像特征嵌入目标对象的轨迹特征，并将属于同一聚类的图像块特征聚合得到第三图像特征，第三图像特征的token数量远小于第一图像特征的token数量；对token数量多的第一图像特征仅在空间维度进行空间自注意力计算，对token数量少的第三图像特征进行时空自注意力计算，可减少注意力机制计算量；通过将两路自注意力计算的结果融合得到的融合特征包含丰富的图像特征和时空特征，能保证图像处理的精准度，同时减少计算量、提升效率。
基于视频图像处理行为识别分割检测方法设备

[发明专利]目标检测方法、设备和存储介质-CN202211240682.4在审
发明人：李晨阳;何俊彦;蓝劲鹏;罗斌;耿益锋 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请提供一种目标检测方法、设备和存储介质，该方法包括：在实时采集的视频流中获取当前采样时刻对应的当前帧图像，当前帧图像中包含目标对象；以第一采样间隔倍数获取第一数量的历史帧图像以得到第一图像集，以第二采样间隔倍数获取第二数量的历史帧图像以得到第二图像集，第一采样间隔倍数小于第二采样间隔倍数，第一数量小于第二数量，第一图像集和第二图像集中均包含当前帧图像。分别提取第一图像集和第二图像集中多帧图像各自对应的特征图，根据第一图像集中多帧图像的特征图和第二图像集中多帧图像的特征图预测出目标对象在下一帧图像中的位置信息。通过本方案可以实现目标对象在下一帧中位置的准确检测。
目标检测方法设备存储介质

[发明专利]图像识别方法、装置、存储介质和系统-CN202211407645.8在审
发明人：侯文迪;耿益锋 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像识别方法、装置、存储介质和系统。其中，该方法包括：获取待识别图像，其中，待识别图像中的显示内容包括：前景目标对象；对待识别图像进行特征提取，得到前景目标对象对应的金字塔特征、边缘特征和区域特征；对金字塔特征进行空间信息增强处理，得到第一增强特征；利用边缘特征和区域特征对第一增强特征进行引导增强处理，得到第二增强特征；基于第二增强特征，获取前景目标对象对应的预测结果。本发明解决了相关技术中目标检测对应的预测难度大、预测结果准确度低的技术问题。
图像识别方法装置存储介质系统

[发明专利]对象识别方法、用于对象识别的参考模板的生成方法-CN202211451216.0在审
发明人：蓝劲鹏;何俊彦;李晨阳;罗斌;耿益锋 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请提供了一种对象识别方法、用于对象识别的参考模板的生成方法，依据本申请实施例，首先确定待识别的第一图像，获取用于对第一图像进行对象识别的参考模板组，并使用参考模板组对第一图像进行对象识别，获得对应于第一图像的对象识别结果。其中，参考模板组中的参考模板根据与第一图像关联的第二图像对应的对象识别结果构建，由于参考模板组中至少一个参考模板记录有非目标图像区域且参考模板中的非目标区域配置有对象识别置信度，可以在对第一图像进行对象识别时，以非目标区域的对象置信度为参考减少将目标对象的区域范围划定到非目标区域的错误识别，提高图像识别和视频识别中对象识别结果的准确度。
对象识别方法用于参考模板生成

[发明专利]图片处理模型的训练方法及图片处理方法-CN202210284047.X在审
发明人：谭伟;耿益锋;谢宣松 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本说明书实施例提供的图片处理模型的训练方法及图片处理方法，其中，图片处理模型的训练方法应用于模型训练系统，所述系统包括终端和服务端，所述方法通过在终端的至少两个硬件部署图片处理模型的处理模块，在部署在至少两个硬件的图片处理模型的处理模块，对初始图片处理的目标运行时间满足预设时间条件的情况下，确定该图片处理模型此种结构部署在该终端时，图片处理性能较优；再将该图片处理模型发送至服务端进行训练后部署，实现后续终端在使用该图片处理模型进行图片处理时，在保持算法效果不降低的情况下，图片处理模型的性能也较优。
图片处理模型训练方法

[发明专利]图像处理方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备-CN202111116869.9在审
发明人： 耿益锋;高钰舒 -专利权人：地平线（上海）人工智能技术有限公司
申请日： 2021-09-23 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：公开了一种图像处理方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备。该图像处理方法包括：确定原始图像帧和原始图像帧对应的多个角点；基于原始图像帧对应的目标图像帧，生成目标图像帧对应的多个图像区域，其中，原始图像帧和目标图像帧具备时序关联关系；基于多个角点和多个图像区域，确定原始图像帧和目标图像帧之间的光流信息。本公开将目标图像帧划分为多个图像区域，那么，便可基于先验数据预先绑定多个角点和多个图像区域之间的对应关系，继而针对多个角点中的每个角点，在该角点对应的图像区域中寻找该角点对应的目标点即可，无需再在整幅目标图像帧中寻找，由此便极大降低了寻找该角点对应的目标点时的计算量，也降低了对访问带宽的需求。
图像处理方法装置计算机可读存储介质电子设备

[发明专利]图像识别方法及装置、训练卷积神经网络的方法及装置-CN201910075822.9有效
发明人：陈梦婷;罗恒;耿益锋;张鑫语 -专利权人：北京地平线机器人技术研发有限公司
申请日： 2019-01-25 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：公开了一种图像识别方法及装置、训练卷积神经网络的方法及装置，其中，图像识别方法包括：获取待识别图像以及至少一个样本图像；确定所述待识别图像与所述至少一个样本图像中的每一个样本图像之间的相似度，得到至少一个相似度；以及，根据所述至少一个相似度，确定所述待识别图像中对象的类别。本申请的图像识别方法及装置，具有较高的识别精度和更佳的鲁棒性。
图像识别方法装置训练卷积神经网络

[发明专利]卷积神经网络数据的预处理方法和装置-CN201810962564.1有效
发明人： 耿益锋;罗恒 -专利权人：地平线(上海)人工智能技术有限公司
申请日： 2018-08-22 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：公开了一种卷积神经网络数据的预处理方法和装置，其中，预处理方法包括：确定卷积神经网络的平均池化层；确定平均池化层的运算数据；根据运算数据确定至少一个卷积核；以及将平均池化层转换为至少一个卷积层。通过该预处理方法和装置，能够将卷积神经网络中的平均池化层转换为至少一个卷积层，从而省去平均池化运算，进而能够在卷积神经网络加速器或处理芯片中省略用于平均池化操作的池化电路以及相关控制逻辑的设计和设置，并借助于卷积神经网络加速器或处理芯片中的卷积引擎高效率地实现平均池化运算。
卷积神经网络数据预处理方法装置

[发明专利]单目深度模型的训练方法、训练装置和电子设备-CN201811106152.4有效
发明人： 耿益锋;胡义涵;罗恒 -专利权人：北京地平线机器人技术研发有限公司
申请日： 2018-09-21 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：公开了一种单目深度模型的训练方法、训练装置和电子设备。该方法包括：获取用于训练单目深度模型的多个双目图像；随机选择多个双目图像中的至少一单目图像；计算多个双目图像中除至少一单目图像之外的每一单目图像对应的第一视差图像以及第一视差图像对应的第一掩码图像；针对至少一单目图像中的每一单目图像，计算每一单目图像翻转后的视差图像并再翻转作为第二视差图像，以及计算第二视差图像对应的第二掩码图像；以及，通过屏蔽第一掩码图像遮挡的第一视差图像的区域的反向梯度，以及第二掩码图像遮挡的第二视差图像的区域的反向梯度来训练单目深度模型。这样，可以有效地解决物体边缘的深度模糊问题，同时提高模型整体的预测精度。
深度模型训练方法装置电子设备

[发明专利]神经网络的训练方法、装置和电子设备-CN201910107645.8有效
发明人：李智超;高钰舒;耿益锋;罗恒 -专利权人：北京地平线机器人技术研发有限公司
申请日： 2019-02-02 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：公开了一种神经网络的训练方法、神经网络的训练装置和电子设备。该神经网络的训练方法包括：通过样本数据对待训练的第一神经网络进行训练；确定所述第一神经网络在本次训练过程中的指标参数；若所述指标参数符合预设条件，确定与所述预设条件相对应的更新方式；以及，基于所述更新方式更新所述第一神经网络中的批处理归一化层的参数。这样，实现了神经网络输出的特征图的稀疏化，从而减小了传输的数据量并进而提高了芯片的计算速度。
神经网络训练方法装置电子设备

[发明专利]对视频中的多个目标进行跟踪标注的方法和装置-CN201810198882.5有效
发明人： 耿益锋 -专利权人：北京地平线机器人技术研发有限公司
申请日： 2018-03-12 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：公开了一种对视频中的多个目标进行跟踪标注的方法和装置。该方法包括通过对从视频中抽取的在时间上相继的多个帧进行初始标注来获得一个或多个部分的标注帧。对于每个部分中的当前部分中的每个标注帧中的当前标注帧，该方法还包括根据当前部分的标识变更表、标识删除表和标注目标参考集来修改和调整当前标注帧中的每个标注对象的标识。通过该方法，能够提高标注任务的效率和准确率。
视频中的目标进行跟踪标注方法装置

[发明专利]神经网络的训练方法、神经网络的训练装置和电子设备-CN202010070788.9在审
发明人：汪加思;唐芃;罗恒;耿益锋;张鑫语;黄畅;黄子龙;刘文予;王兴刚 -专利权人：北京地平线机器人技术研发有限公司
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：公开了一种神经网络的训练方法、神经网络的训练装置和电子设备。该神经网络的训练方法包括：使用第一神经网络从输入图像获得第一特征图；使用第二神经网络从所述输入图像获得第二特征图；基于所述第一特征图和所述第二特征图进行注意力特征模仿以获得第一损失函数值；基于所述第一特征图和所述第二特征图进行对抗特征模仿以获得第二损失函数值；以及，基于所述第一损失函数值和所述第二损失函数值更新所述第二神经网络。这样，可以使得第二神经网络所获得的特征类似于第一神经网络的特征。
神经网络训练方法装置电子设备

[发明专利]面向海量数据的分布式处理方法-CN201110424530.5有效
发明人：杨广文;耿益锋;黄小猛 -专利权人：清华大学
申请日： 2011-12-16 - 公布日： 2012-06-27 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及海量数据的分布式处理技术领域，公开了一种面向海量数据的分布式处理方法，包括以下步骤：S1：根据SQL命令以及数组文件内的变量信息计算输出变量和条件变量集合中的主变量，如果主变量存在，执行S2；S2：判断是否进行条件变量的选择优化；S3：判断数组是否合并存储；S4：SQL引擎根据SQL命令以及表中定义的各列的数据类型生成MapReduce任务接收到的数据元组，并生成结果数据元组；S5：对于生成的结果数据元组，判断是否需要将其以数组文件存储。本发明设计了一种基于MapReduce的、对于以数组形式存储的海量数据的分布式处理方法，使得用户可以使用SQL命令对以数组形式存储的海量数据进行分布式处理，该方法具有使用简单、运行高效，可容错的特点。
面向海量数据分布式处理方法

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