专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]图像编辑方法及相关设备-CN202310800971.3在审
  • 裴仁静;邵滨;李炜棉;刘健庄 - 华为技术有限公司
  • 2023-06-30 - 2023-10-27 - G06T11/60
  • 本申请实施例提供一种图像编辑方法及相关设备,涉及AI领域;该方法中,获取第一图像和第一文本,该第一文本表征第一图像的编辑需求。根据第一文本将编辑需求解耦成至少两个第一基础编辑任务,每个第一基础编辑任务用于实现对第一图像进行编辑以满足编辑需求的过程中的一个图像处理阶段。基于第一图像、第一文本和至少两个第一基础编辑任务生成第一编辑图像。本方案通过将编辑需求进行解耦得到多个基础编辑任务,多个基础编辑任务可以由一个图像编辑模型来执行,实现了利用一个图像编辑模型即可满足多种图像编辑需求,不需要为不同的编辑任务部署不同的子任务模型,有利于提升图像编辑效率。
  • 图像编辑方法相关设备
  • [发明专利]一种数据处理方法及其装置-CN202310369601.9在审
  • 裴仁静;管培岩;邵滨;李炜棉;许松岑 - 华为技术有限公司
  • 2023-03-31 - 2023-08-04 - G06N3/0455
  • 一种数据处理方法,应用于人工智能中的视频理解领域,包括:获取视频以及文本,文本包括多个文本单元;根据视频,通过图像编码器,得到视频的第一特征表示;根据文本,通过文本编码器,得到每个文本单元的第二特征表示以及文本对应的第三特征表示;第三特征表示为以文本为整体通过文本编码器进行特征提取得到的;将第三特征表示和每个第二特征表示进行融合,得到多个第四特征表示;通过对第一特征表示和多个第四特征表示之间进行对比学习,更新图像编码器和文本编码器。本申请通过细粒度化文本信息,可以提高网络的处理精度。
  • 一种数据处理方法及其装置
  • [发明专利]神经网络模型的处理方法、电子设备及可读存储介质-CN202310332748.0在审
  • 邵滨;裴仁静;李炜棉;许松岑 - 华为技术有限公司
  • 2023-03-23 - 2023-07-18 - G06N3/0464
  • 本申请涉及人工智能技术领域,公开了一种神经网络模型的处理方法、电子设备及可读存储介质。包括:第一电子设备获取待处理的第一神经网络模型,第一神经网络模型包括M个第一处理单元,M个第一处理单元能够对数据进行并行处理,M大于或者等于2;第一电子设备将第一神经网络的M个第一处理单元合并为S个第二处理单元,得到第二神经网络,其中,S小于M;第一电子设备将第二神经网络模型发送给第二电子设备。将训练完成的第一神经网络模型中的多分支的处理单元调整合并为单分支的处理单元,确保了部署后的第二神经网络模型的精度,且具有单分支的处理单元的第二神经网络模型对终端设备的硬件的要求较低,部署在终端设备上后运行速度较快。
  • 神经网络模型处理方法电子设备可读存储介质
  • [发明专利]一种生成模型的方法和电子设备-CN202310119193.1在审
  • 裴仁静;李炜棉;邵滨;许松岑;刘健庄 - 华为技术有限公司
  • 2023-01-19 - 2023-04-28 - G06N3/0475
  • 本申请实施例提供一种生成模型的方法以及电子设备。方法应用于电子设备,方法包括:获取预训练模型;以所述预训练模型为教师模型,根据所述教师模型生成学生模型,其中:所述教师模型的特征空间中任意一层特征向量近似表示为所述学生模型特征向量的线性组合;所述学生模型的特征向量间线性无关。根据本申请一实施例的方法,预训练模型的小型化结果可以近似为预训练模型的特征空间的一组基底,可以提高预训练模型的小型化结果的模型表征能力,使得预训练模型的小型化结果高效完备地模拟预训练模型的模型特征。
  • 一种生成模型方法电子设备
  • [发明专利]视觉分析方法及装置-CN202211448077.6在审
  • 邵滨;刘健庄;裴仁静;李炜棉;许松岑 - 华为技术有限公司
  • 2022-11-18 - 2023-03-07 - G06V30/41
  • 本申请涉及计算机视觉领域,提供了一种视觉分析方法及装置,所述视觉分析方法包括根据第一文本数据确定第一文本特征,以及,根据第一视觉数据确定第一视觉特征,第一视觉特征包括第一视觉数据的多个层级的视觉特征,其中,各个层级的视觉特征之间对应的尺度不同;对第一文本特征和第一视觉特征进行跨层级的注意力交互,得到第一交互特征;在第一文本特征和第一交互特征的相似度大于第一阈值的情况下,将第一文本数据确定为第一视觉数据的语义信息。本申请实施例能够准确提取视觉数据中的语义信息。
  • 视觉分析方法装置
  • [发明专利]一种数据处理方法及相关设备-CN202211071524.0在审
  • 裴仁静;李炜棉;许松岑 - 华为技术有限公司
  • 2022-09-02 - 2022-12-23 - G06V10/26
  • 本申请公开了一种数据处理方法。可以应用于时序建模场景。该方法包括:获取多个数据;将多个数据中的每个数据拆分为N个数据块,N为大于1的正整数;确定至少一个数据块在多个数据中的观察方向;基于观察方向确定多个数据中的数据块序列,数据块序列用于表示多个数据在时序上的特征。通过确定至少一个数据块在多个数据中的观察方向,并基于该观察方向确定多个数据中的数据块序列,以实现该数据块序列可以表示多个数据在时序上的特征。尤其是对于多个数据是多帧图像的场景下,可以动态确定观察视角,进而使得基于该数据块序列获取的特征更能表示多个数据在时序上的特点,从而提升计算机视觉任务的准确性。
  • 一种数据处理方法相关设备
  • [发明专利]一种语义分割方法、模型训练方法及装置-CN201911177265.8有效
  • 裴仁静;邵滨;郝磊;许松岑 - 华为技术有限公司
  • 2019-11-26 - 2022-11-18 - G06T7/10
  • 本申请实施例公开了一种语义分割方法、模型训练方法及装置,应用于人工智能领域,用于提高对视频帧的分割结果的稳定性。语义分割方法包括:获取第一视频帧序列中的第一视频帧和第二视频帧,分别将第一视频帧和第二视频帧输入图像分割模型,图像分割模型用于对输入的图像进行语义分割,图像分割模型的中间网络层为多层网络层中输出的特征图的分辨率最小的一层网络层;获取第一图像分割网络层输出的第一视频帧的第一特征图;获取第二图像分割网络层输出的第二视频帧的第二特征图;将第一特征图和第二特征图输入第一帧间融合模型,生成第二视频帧的语义分割图像。
  • 一种语义分割方法模型训练装置
  • [发明专利]图像渲染方法和装置-CN202011240398.8在审
  • 裴仁静;陈艳花;许松岑;刘宏马;梅意城 - 华为技术有限公司
  • 2020-11-09 - 2022-05-13 - G06T15/20
  • 本申请实施例公开了一种图像渲染方法和装置,该方法包括:获取待处理图像;检测出待处理图像中的目标对象执行预设动作和/或目标对象被第一物体遮挡;确定预设动作对应的第二待渲染虚拟物体和/或与第一物体对应的第一待渲染虚拟物体;将第一待渲染虚拟物体和/或第二待渲染虚拟物体渲染在目标虚拟背景图像中,得到待渲染虚拟背景图像,第二待渲染虚拟物体对应的交互物体的深度值大于目标对象的深度值;根据待渲染虚拟背景图像和主体图像进行图像渲染,得到渲染后的图像。本申请实施例可以提高渲染后的图像的合理性和真实性,进而提高虚拟背景替换效果。
  • 图像渲染方法装置
  • [发明专利]一种图像处理方法、模型的训练方法以及相关设备-CN202110741936.X在审
  • 郝磊;朱凯强;裴仁静;黄飞;许松岑 - 华为技术有限公司
  • 2021-06-30 - 2021-11-09 - G06K9/32
  • 本申请实施例公开一种图像处理方法、模型的训练方法以及相关设备,该方法可用于人工智能领域的图像处理领域中。方法包括:通过目标特征提取网络生成与第一图像对应的第一特征信息,通过第一神经网络模块生成用于指示第一特征信息中类别为前景的元素的第一指示信息,目标特征提取网络和第一神经网络模块包括于采用第一损失函数训练得到的第一模型,第一损失函数指示第二指示信息和第三指示信息之间的相似度,第二指示信息和第三指示信息均指示第一图像中的前景区域,第二指示信息根据第一特征信息和第一指示信息得到,第三指示信息由执行过训练操作的第二模型生成。不再需要对图像的前景区域进行人工标注,提高了整个训练过程的效率。
  • 一种图像处理方法模型训练以及相关设备
  • [发明专利]图像处理方法和装置-CN201910823803.X在审
  • 裴仁静;周一韧;许松岑 - 华为技术有限公司
  • 2019-09-02 - 2021-03-05 - G06K9/34
  • 本申请公开了人工智能领域中计算机视觉领域的一种图像处理方法以及装置。其中,该图像处理方法包括:获取待处理图像;将该待处理图像并行地输入分割网络和抠图网络,获取该分割网络输出的前景区域与背景区域的第一分割结果,及获取该抠图网络输出的抠图结果;将该第一分割结果以及该抠图结果进行融合,得到该前景区域与该背景区域的第二分割结果。本申请的技术方案,通过分割网络与抠图网络之间并行对待处理图像进行处理,从而能够提高待处理图像的精细分割结果的准确性。
  • 图像处理方法装置
  • [发明专利]图像处理模型的训练方法、装置、图像处理方法及模型-CN202011132152.9在审
  • 裴仁静;郝磊;许松岑 - 华为技术有限公司
  • 2020-10-21 - 2021-01-22 - G06T5/50
  • 本申请提供了图像处理模型的训练方法,图像处理模型包括第一模块、第二模块和/或第三模块,该方法包括:将第一图像和第二图像输入第一模块生成第一特征图;所述第一图像中包含目标对象图像;由第二模块根据所述第一特征图生成第二特征图,并根据第二特征图生成蒙版图像;所述蒙版图像对应所述目标对象图像;由第三模块根据所述第一特征图和第二特征图生成第三图像;所述第三图像是包含目标对象图像与第二图像的预测合成图;根据生成第三图像的损失函数和生成蒙版图像的损失函数进行所述图像处理模型的训练。还相应的提供了图像处理模型的训练装置、图像处理方法及模型,计算设备及存储介质。本申请可以提高图像分割中边缘的分割精度。
  • 图像处理模型训练方法装置
  • [发明专利]多目图像重聚焦的深度获取方法及系统-CN201710662079.8有效
  • 裴仁静;耿征;张梅 - 中国科学院自动化研究所
  • 2017-08-04 - 2020-05-19 - G06T7/557
  • 本发明涉及一种多目图像重聚焦的深度获取方法及系统,所述深度获取方法包括:标定多个相机的光心位置;根据各相机采集的图像平面及对应的光心位置,恢复出场景光场,并通过一个虚拟平面记录空间中光线的分布情况;将各相机所在位置虚拟成合成孔径,使得通过虚拟平面的光线在所述合成孔径的像平面内成像;移动合成孔径的像平面,获得对应焦距下的重聚焦图像;对所述重聚焦图像进行提取,获得三维场景中各点的深度。本发明根据各相机采集的图像平面及光心位置,恢复出场景光场,将各相机所在位置虚拟成合成孔径,移动合成孔径的像平面,实现多目图像重聚焦,对重聚焦图像进行提取,可减小在高重复纹理区域估计的误差,提高高重复纹理区域鲁棒性。
  • 图像聚焦深度获取方法系统

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