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[发明专利]一种视觉信息推荐方法、装置、设备及存储介质-CN201911205568.6有效
发明人：李红涛;魏明;王园;范学峰;李国洪;高菲;赵韫禛;何成健;朱星谕;杨佳乐 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请公开了一种视觉信息推荐方法、装置、设备及存储介质，涉及智能搜索技术领域。具体实现方案为：在检测到对当前展现图片的触发操作时，确定所述当前展现图片在预设特征维度下相关联的待推荐视觉信息；将所述待推荐视觉信息在当前展现界面进行展现；其中，待推荐视觉信息包括待推荐图片和/或待推荐视频。本申请实施例通过当前展现图片在预设特征维度下相关联的待推荐视觉信息的确定和展现，扩展了基于图片进行相关信息展现的内容范围，并通过预设特征维度对待推荐视觉信息加以限制，从而实现了更加精细化的信息推荐，进而提升了所推荐信息与用户浏览需求的匹配度。
一种视觉信息推荐方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于自适应权重的双路协同学习的视频分类方法-CN201710379016.1有效
发明人：彭宇新;赵韫禛 -专利权人：北京大学
申请日： 2017-05-25 - 公布日： 2021-01-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于自适应权重的双路协同学习的视频分类方法，包括以下步骤：利用视频训练样本，对预先使用大规模图像数据集训练好的卷积神经网络模型进行精细调整，得到适用于视频特征学习的卷积神经网络模型；利用训练得到的卷积神经网络模型，提取视频的运动和静态特征，并通过运动‑静态协同学习优化这两种特征的表示，最终输出与运动和静态特征对应的两种预测得分；利用两种预测得分，对于每个类别自适应地学习融合权重，并根据得到的权重预测视频所属的语义类别。本发明通过协同学习和自适应权重学习提高了视频分类的准确率。
一种基于自适应权重协同学习视频分类方法