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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]一种目标检测模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202211231123.7在审
发明人：何宇洋;孙国强 -专利权人：济南博观智能科技有限公司
申请日： 2022-10-09 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种目标检测模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及模型训练技术领域，包括：获取初始负样本；利用待优化目标检测模型对所述初始负样本进行检测，并基于当前检测结果与所述初始负样本的实际样本标签是否一致确定所述初始负样本是否有效，以得到相应的有效负样本集；基于所述有效负样本集构建目标训练集，并利用所述目标训练集对待训练目标检测模型进行训练，以得到训练好的目标检测模型；所述待训练目标检测模型为基于所述待优化目标检测模型得到的模型本申请通过对负样本进行检测得到有效负样本，并基于有效负样本对模型进行训练，大大降低了目标检测模型中存在的误检问题。
一种目标检测模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种针对单类协同过滤问题的负样本选择方法-CN201710285697.5有效
发明人：刘梦娟;马小栓;薛浩 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-04-27 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供一种针对单类协同过滤问题的负样本选择方法，目的是为基于机器学习模型的推荐算法中，针对没有明确负样本的隐式反馈场景，帮助选择每个用户的负样本。具体步骤如下：(1)基于物品流行度计算物品被选择为负样本的权重；(2)基于用户的社交关系计算物品被选择为负样本的权重；(3)基于用户对物品特征的偏好计算物品被选择为负样本的权重；(4)融合物品的流行度权重、社交关系权重、物品特征权重，计算物品被选择为目标用户的负样本的概率；(5)根据该用户的正样本数，按照一定比例选择负样本概率最高的若干物品作为目标用户的负样本。
一种针对协同过滤问题样本选择方法

[发明专利]音频处理方法、装置、计算机设备以及存储介质-CN202010557991.9有效
发明人：鲍枫 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-06-18 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G10L25/12 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种音频处理方法、装置、计算机设备以及存储介质，音频处理方法包括：获取正样本音频的正样本频谱特征，以及获取负样本音频的负样本频谱特征；基于样本增益预测模型和负样本频谱特征确定负样本音频的的预测音频增益，并根据正样本频谱特征和负样本频谱特征确定负样本音频的样本音频增益，根据样本音频增益或预测音频增益调整样本增益预测模型的模型损失函数，根据调整后的模型损失函数训练样本增益预测模型，得到目标增益预测模型；
音频处理方法装置计算机设备以及存储介质

[发明专利]到达点负样本生成方法、装置与设备-CN201910095792.8有效
发明人：李阳 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2019-01-31 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明提供一种到达点负样本生成方法、装置与设备，其中，该方法包括：获取目标POI的到达点正样本；根据目标POI的属性信息和到达点正样本中正确到达点的坐标确定目标POI的负样本召回距离；确定电子地图中与目标POI之间的距离不超过负样本召回距离的道路，以及目标POI在各条道路上的投影点；根据满足预设条件的投影点，生成目标POI的到达点负样本。本发明提供的技术方案，实现了根据到达点正样本自动生成到达点负样本，在生成到达点负样本时法无需人工介入，相比通过人工生成负样本的方法，可以有效的提高到达点负样本的生成效率，并降低成本。
到达样本生成方法装置设备

[发明专利]目标物检测方法及装置-CN201811046272.X在审
发明人：李哲暘;谭文明 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2018-09-07 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：方法包括：将一批训练样本输入卷积神经网络，得到一批训练样本的预测结果；根据预测结果中的候选框与真值框的重叠程度，确定一批训练样本的正样本集合和负样本集合；根据负样本集合中各个负样本的候选框与真值框的重叠程度以及目标物的类别对应的置信度，确定负样本集合中的目标负样本；根据目标负样本，更新卷积神经网络的参数后，利用更新后的卷积神经网络进行目标物检测。本发明无需人工标注，整个过程比较简单，且由于目标负样本一般是难检测的样本，容易造成误检，根据目标负样本更新后的卷积神经网络能够提高目标检测的准确率。
目标检测方法装置

[发明专利]一种机器学习模型的训练方法、装置以及电子设备-CN201711174427.3有效
发明人：郭龙 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2017-11-22 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本说明书提供一种机器学习模型的训练方法，包括：将训练样本集合中携带风险标签的样本标记为正样本，未携带风险标签的样本标记为负样本；基于标记的所述正样本和负样本训练有监督的风险模型，并基于训练完成的模型对所述负样本分别进行风险评估得到风险评分；过滤所述训练样本集合中所述风险评分大于预设阈值的负样本；基于过滤后的所述训练样本集合中的正样本和负样本重新训练有监督的风险模型。
一种机器学习模型训练方法装置以及电子设备

[发明专利]一种基于SSD目标检测的优化方法、计算机设备和介质-CN202010093422.3有效
发明人：雷青;郭睿;王震;许程 -专利权人：北京电子工程总体研究所
申请日： 2020-02-14 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SSD目标检测的优化方法、计算机可读存储介质和计算机设备，所述优化方法包括：将训练图像输入目标检测网络并获取多个候选框；分别将各候选框与预设置的样本真值框进行比较以获取正样本候选框和负样本候选框；分别计算各负样本候选框的分类概率；根据各负样本候选框的分类概率计算该负样本候选框的第一损失函数值和第二损失函数值；根据负样本候选框的第一损失函数值获取预设数量的第一负样本候选框；根据负样本候选框的第二损失函数值获取预设数量的第二负样本候选框；根据正样本候选框、第一负样本候选框和第二负样本候选框优化所述目标检测网络。
一种基于 ssd 目标检测优化方法计算机设备介质

[发明专利]机器识别模型的训练及机器识别方法、装置、电子设备-CN201810975289.7有效
发明人：傅欣艺 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2018-08-24 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：该方法包括获取训练样本；其中，所述训练样本包括多个正训练样本和多个第一负训练样本；所述正训练样本为人类行为在显示界面上生成的移动轨迹，所述第一负训练样本为机器模拟人类在显示界面上生成的移动轨迹；对所述正训练样本进行机器模拟，得到多个第二负训练样本；利用所述正训练样本、第一负训练样本和第二负训练样本进行模型训练，得到机器识别模型。本公开实施例可以利用正训练样本机器模拟出更多的负训练样本，在通过检测机器攻击得到的负训练样本较少或者覆盖面不全的情况下，能够扩充负训练样本的数量以及覆盖面，使得训练得到的机器识别模型的识别能力更强。
机器识别模型训练方法装置电子设备

[发明专利]一种负样本变换方法及装置-CN201811635760.4有效
发明人：黄自力;杨阳;陈舟;胡景秀;熊璐 -专利权人：中国银联股份有限公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种负样本变换方法及装置，该方法包括：通过行为选择神经网络，确定数据流的第一负样本在行为集合中每个行为被选择的概率值；通过所述行为选择神经网络，根据所述行为集合中每个行为被选择的概率值，确定所述行为集合中的第一行为；通过所述第一行为中的变换规则，对所述第一负样本进行特征变换，并将所述第一负样本变换后的样本作为第二负样本；将所述第二负样本输入预设的检测系统进行样本判别，若通过所述检测系统的样本判别，则将所述第二负样本添加到样本库
一种样本变换方法装置

[发明专利]模型训练、文本改写方法、装置和存储介质-CN202010158722.5有效
发明人：缪畅宇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F40/166 文献下载
摘要：该方法包括：获取包括正样本和负样本的原始样本集合；所述负样本具有编辑操作标签；根据所述编辑操作标签的标签出现次数，确定各个所述负样本对应的采样权重；按照各个所述负样本对应的采样权重，对所述原始样本集合中的负样本进行采样，得到高频负样本：基于所述高频负样本和所述正样本组成的优化样本集合，对初始文本改写模型进行训练，得到优化文本改写模型；所述优化文本改写模型用于对原始文本进行改写以生成改写后文本。
模型训练文本改写方法装置存储介质

[发明专利]一种基于图的负样本获取方法和系统-CN202310494532.4在审
发明人：游东海 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种基于图的负样本获取方法和系统。其中，每个样本包括两个节点，正样本指示相应对象之间存在目标关系，负样本指示相应对象之间不存在所述目标关系。方法包括：从图中获取正样本集合，并获取支持度满足预设条件的至少一个目标规则，规则的支持度为所述正样本集合中匹配该规则的正样本的数量；从图中获取候选负样本，并确定所述候选负样本对所述至少一个目标规则的匹配情况，并根据所述匹配情况确定所述候选负样本是否为真负样本。
一种基于样本获取方法系统

[发明专利]一种基于图像采集的前端视频分析终端-CN202310164914.0在审
发明人：南卫兵;段雅琦;胡宗楠 -专利权人：四川西盾科技有限公司;南卫兵;段雅琦;胡宗楠
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明属于特定场景下的前端视频分析领域，提出一种基于图像采集的前端视频分析终端，包括：第一负样本录入单元，用于选取并手动录入特定场景下的第一负样本数据；正样本采集单元，用于采集特定场景下的正样本数据；第二负样本采集单元，用于采集特定场景下正样本出现时的第二负样本数据；负样本融合单元，用于在特定场景下正样本出现时将第一负样本数据和第二负样本数据进行特征融合；分析单元，用于将进行特征融合后的负样本数据和正样本数据分别作为输入本发明能够集合特定场景的场景特征和用户的正负样本特征对用户的访问权限进行精准判断。
一种基于图像采集前端视频分析终端

[发明专利]训练分类模型的方法与装置-CN201710608188.1在审
发明人：王雅圣;张旸;毕舒展;颜友亮 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2017-07-24 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请提供一种训练分类模型的方法与装置，该方法包括：获取正训练集与第一负训练集，正训练集包括语料中正例集的样本，第一负训练集包括语料中未标注样本集的样本，未标注样本集表示语料中不属于词典的样本集；利用正训练集与第一负训练集，训练得到第一分类模型；利用第一分类模型确定第一负训练集中的伪负样本，伪负样本表示第一负训练集中被视为正样本的样本；剔除第一负训练集中的伪负样本，更新第一负训练集为第二负训练集；利用正训练集与第二负训练集
训练集分类模型负样本样本集语料样本准确度训练分类标注目标分类正样本申请剔除更新

[发明专利]一种图像文本相似度模型训练方法及显示设备-CN202111375862.9在审
发明人：朱飞;曹晚霞 -专利权人：海信电子科技(武汉)有限公司
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06F40/194 文献下载
摘要：本申请提供一种图像文本相似度模型训练方法及显示设备，所述方法包括获取图像的文本正样本并存储；所述文本正样本为描述图像内容的文本；构造文本负样本；所述文本负样本通过文本正样本关键词替换得到；根据文本负样本生成文本数据集；所述文本数据集包括图像、文本正样本以及文本负样本；使用所述文本数据集对预设模型进行训练，得到图像文本相似度模型，该模型的损失函数为三元组损失和二分类损失的加权和。通过构造和文本正样本语义接近但是和文本正样本对应的图像不相关的文本负样本，将文本负样本数据融入到模型中训练，迫使模型学习区分和文本正样本更相似的文本负样本，提高相关性判断的能力。
一种图像文本相似模型训练方法显示设备

[发明专利]图像目标检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN201911096274.4有效
发明人：王康康;何斌;汤旭 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-11-11 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：实现方案为：在前向传播阶段将各个正样本、各个普通负样本、各个指定负样本输入至待训练的检测模型中；根据待训练的检测模型基于各个正样本、各个普通负样本、各个指定负样本的输出结果，以及各个正样本、各个普通负样本、各个指定负样本的样本信息，计算出待训练的图像目标检测模型对应的损失函数；在反向传播阶段基于待训练的检测模型对应的损失函数对待训练的图像目标检测模型进行训练。本申请可以在训练图像目标检测模型时可以使得负样本得到充分地训练，从而可以有效地消除误检，提高目标检测的准确性。
图像目标检测模型训练方法装置电子设备存储介质

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