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[发明专利]风险控制模型的重训练方法及装置-CN202111494348.7在审
发明人：陈晗;沈丽忠;汪达胜 -专利权人：中国建设银行股份有限公司
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种风险控制模型的重训练方法及装置，包括：获取当前样本数据和在前样本数据，并根据在前样本数据和当前样本数据，预测得到重训练时的群体稳定性信息，其中，当前样本数据为用于重训练的业务记录数据，在前样本数据为训练得到原风险控制模型的业务记录数据，获取生成原风险控制模型的生成时间，获取从生成原风险控制模型至当前次重训练之间的重训练次数，并根据生成时间和重训练次数确定重训练的概率，计算部署新风险控制模型与原风险控制模型之间的部署成本增量，并根据群体稳定性信息、重训练的概率、以及部署成本增量对原风险控制模型进行重训练，得到新风险控制模型，提高了重训练的可靠性和准确性的技术效果。
风险控制模型训练方法装置

[发明专利]一种行人重识别方法、系统、设备及计算机可读存储介质-CN202010327772.1有效
发明人：张润泽;金良;郭振华 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开了一种行人重识别方法、系统、设备及计算机可读存储介质，获取待训练样本集；基于待训练样本集，通过数据重采样及交叉验证方法对预先搭建的行人重识别模型进行训练，得到训练好的行人重识别模型；基于训练好的行人重识别模型进行行人重识别；其中，待训练样本集按照交叉验证方法进行分组后，任意两个分组间的行人类别均不同。本申请中，通过数据重采样及交叉验证方法对预先搭建的行人重识别模型进行训练，使得数据重采样后的待训练样本集的数量增多，并且使得交叉验证方法中各个分组中的行人类别均不相同，增强了训练效果，进而可以提高行人重识别的识别效果
一种行人识别方法系统设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种连铸坯定重定尺在线预测方法-CN201811019591.1有效
发明人：韩占光;高仲;袁己百;刘伟涛 -专利权人：中冶连铸技术工程有限责任公司
申请日： 2018-09-03 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： B22D11/126 文献下载
摘要：本发明公开了一种连铸坯定重定尺在线预测方法，包括以下步骤：一、采集连铸实际生产数据；二、对采集的数据进行过滤及清洗，得到数据样本；三、构建定尺训练模型和定重训练模型；四、数据样本分别输入到定尺训练模型和定重训练模型多次学习调优；对调优后定尺训练模型和定重训练模型进行保存；五、把定尺训练模型和定重训练模型集成为定重定尺预测模型；六、根据生产过程中实时的连铸坯过程数据信息，调用相对应的定尺模型或定重模型，分别对连铸坯定尺和定重进行在线实时预测；七、输出定重定尺预测结果。本发明可以在连铸坯生产过程中及时发现异常重量的连铸坯，提高连铸坯定重精度。
一种连铸坯定重定尺在线预测方法

[发明专利]一种基于SP-PGGAN风格迁移的行人重识别方法-CN202010226128.5在审
发明人：孙艳丰;胡芸萍 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于SP‑PGGAN风格迁移的行人重识别方法。该方法包括：基于CycleGAN构建SP‑PGGAN模型；将有标注的行人重识别数据集的训练集和无标注的行人重识别数据集的训练集同时输入到SP‑PGGAN模型进行训练，即有标注的行人重识别数据集的训练集通过生成器G得到迁移后的有标注的行人重识别数据集的训练集；利用行人重识别模型IDE对迁移后的有标注的行人重识别数据集的训练集进行分类网络的训练，得到训练好的IDE模型；将无标注的行人重识别数据集的测试集输入到训练好的IDE模型中，实现无标注数据集的行人重识别。由于本发明设计的SP‑PGGAN迁移模型在风格迁移的过程中更加准确，所以可以很大程度地提升无标注数据集的行人重识别效果。
一种基于 sp pggan 风格迁移行人识别方法

[发明专利]用于托管、监控和重训练机器学习模型的机器人流程自动化架构和流程-CN202180004294.3在审
发明人： S·施里瓦斯塔瓦 -专利权人：尤帕斯公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：公开了用于托管、监控和重训练ML机器学习(ML)模型的机器人流程自动化(RPA)架构和流程。重训练是ML模型生命周期的重要部分。重训练可以取决于ML模型的类型和将用来训练ML模型的数据。安全存储层可以用于存储来自RPA机器人的数据以进行重训练。这种重训练可以自动地、远程地以及在没有用户参与的情况下被执行。
用于托管监控训练机器学习模型机器人流程自动化架构

[发明专利]用于托管、监控和重训练机器学习模型的机器人流程自动化架构和流程-CN202180004296.2在审
发明人： S·施里瓦斯塔瓦 -专利权人：尤帕斯公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G05B19/04 文献下载
摘要：公开了用于托管、监控和重训练ML机器学习(ML)模型的机器人流程自动化(RPA)架构和流程。重训练是ML模型生命周期的重要部分。重训练可以取决于ML模型的类型和将用来训练ML模型的数据。安全存储层可以用于存储来自RPA机器人的数据以进行重训练。这种重训练可以自动地、远程地以及在没有用户参与的情况下被执行。
用于托管监控训练机器学习模型机器人流程自动化架构

[发明专利]一种无监督的跨域行人重识别方法及系统-CN201910712781.X有效
发明人：谭铁牛;王亮;张彰;李达;单彩峰 -专利权人：中科人工智能创新技术研究院（青岛）有限公司
申请日： 2019-08-02 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种无监督的跨域行人重识别方法及系统，该方法包括以下步骤：构建源域训练集和目标域训练集；将源域训练集中训练图像转换到目标域，生成与目标域相关的图像数据；利用生成的图像数据，训练初始的行人重识别模型；基于训练好的行人重识别模型，提取目标域训练集中每张训练图像的局部特征；利用提取的局部特征，对目标域训练集中训练图像数据进行聚类分析；基于聚类分析结果确定目标域训练集中最优训练样本；利用生成的图像数据和确定的最优训练样本，重新训练行人重识别模型，依次重复，直到达到迭代停止条件，得到最终的行人重识别模型；获取目标域中待识别的图像数据，利用最终得到的行人重识别模型对待识别的图像数据进行识别。
一种监督行人识别方法系统

[发明专利]一种船舶目标重识别方法、终端设备及存储介质-CN202210414799.3在审
发明人：王荣杰;曾广淼;俞万能;林安辉;王亦春 -专利权人：集美大学
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种船舶目标重识别方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：采集待分析类型船舶对应的第一船舶图像数据集和其他类型船舶对应的第二船舶图像数据集，对数据集中图像进行随机旋转后组成第一训练集和第二训练集；构建目标重识别模型，通过第一训练集和第二训练集分别对目标重识别模型进行迭代训练，以使总体损失函数最小，将通过第一训练集训练后的目标重识别模型最为待分析类型船舶目标重识别模型；通过训练后的待分析类型船舶目标重识别模型对船舶图像进行重识别
一种船舶目标识别方法终端设备存储介质

[发明专利]异常样本检测装置及其训练装置和训练方法-CN201811067951.5在审
发明人：庞占中;于小亿;孙俊 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2018-09-13 - 公布日： 2020-03-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开涉及用于训练异常样本检测装置的训练装置和训练方法以及异常样本检测装置。根据本公开的训练装置包括第一重建单元，被配置成基于作为正常样本数据的训练样本数据生成第一重建误差和中间特征数据；以及后端处理单元，被配置成基于第一重建误差和中间特征数据生成第二重建误差，其中基于关于第一重建误差和第二重建误差的预定标准对第一重建单元和后端处理单元执行联合训练包括经过联合训练的第一重建单元和后端处理单元。本公开的异常样本检测装置较之现有技术，能够提高异常样本检测性能。
异常样本检测装置及其训练方法

[发明专利]缺陷查重模型构建方法、装置、终端设备及存储介质-CN202210739171.0在审
发明人：唐程浩 -专利权人：招商银行股份有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种缺陷查重模型构建方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：获取缺陷文本数据训练集；对训练集中的原始缺陷摘要文本数据进行关键专有名词筛选，根据筛选结果构建训练集的专有关键词表；基于训练集的专有关键词表，以及预先训练的文本向量化模型，对训练集的缺陷摘要文本数据进行加权向量化，得到缺陷文本数据词向量；基于缺陷文本数据词向量以及原始缺陷摘要文本数据进行模型训练和融合，构建得到缺陷查重模型。由此通过构建缺陷查重模型进行缺陷查重，可以节省人工手动查重的时间；且本方案对缺陷文本进行信息提取和模型训练，可以对短文本提炼语义信息并进行有效查重，提升了缺陷查重的效率和查重的有效性。
缺陷模型构建方法装置终端设备存储介质

[发明专利]一种基于置信学习的行人重识别方法、装置及存储介质-CN202010549958.1有效
发明人：林修明;辛铮;赵文霞;林淑强;陈涛涛;鄢小征;魏超 -专利权人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于置信学习的行人重识别方法、装置及存储介质，该方法包括：从视频图像资源库的获取N张行人图像，从中随机选取M张行人图像作为查询图像，其余作为查询底库；使用行人重识别模型从中筛选一定数目的行人图像保存在一候选训练集，并该数目的行人图像标记一个新的人员id；将候选训练集与原始训练集合并得到合并训练集，并使用置信训练寻找合并训练集的标签误差后进行校验，然后对行人重识别模型进行重新训练得到重训练后的行人重识别模型后进行线上更新以进行行人重识别本发明利用置信学习及现有行人重识别系统清洗监控系统下的海量视频数据，从而提供更多的可用训练数据，有效地提高了行人重识别系统的泛化性能及准确率。
一种基于置信学习行人识别方法装置存储介质

[发明专利]基于多分支网络的无监督行人重识别方法及装置-CN202210333714.9在审
发明人：朱成博;曲寒冰;王鑫轩;李国鑫;阎刚 -专利权人：河北工业大学;北京市新技术应用研究所有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本公开提供一种基于多分支网络的无监督行人重识别训练方法，包括：源域训练和目标域训练，在源域训练阶段，将带有标签的图像输入至预训练模型进行训练，获得训练好的预训练模型；在目标域训练阶段，将无标签的图像输入至目标域训练模型中，经训练，获得行人重识别模型。本公开还提供了一种基于多分支网络的无监督行人重识别训练装置，以及一种基于多分支网络的无监督行人重识别方法、装置、电子设备以及可读存储介质。
基于分支网络监督行人识别方法装置

[发明专利]目标重识别模型训练方法、目标重识别方法及控制装置-CN202310851116.5在审
发明人：李亚东 -专利权人：芜湖云从科技有限公司
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明提供一种目标重识别模型训练方法、目标重识别方法及控制装置，所述目标重识别模型训练方法包括：对单应性模型进行训练；对目标重识别模型进行训练；其中所述单应性模型与目标重识别模型在训练时使用同一个骨干网进行特征特取通过在训练过程中利用单应性模型和目标重识别模型共享同一个骨干网进行特征提取，使得目标重识别模型在处理不同摄像头视角下的目标图像时具有更好的泛化能力，提高了目标重识别模型在不同视角下同一目标的识别能力。
目标识别模型训练方法控制装置

[发明专利]一种用于下肢患者康复训练的减重系统-CN201510638253.6在审
发明人：陈贵亮;刘更谦;边立伟;冯小强 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2015-09-30 - 公布日： 2015-12-23 - 主分类号： A63B22/08 文献下载
摘要：一种用于下肢患者康复训练的减重系统，包括系统支架装置、跑步机训练平台装置和控制装置，系统支架装置固定在跑步机训练平台装置的两侧，系统支架装置包括竖直支架、减重平台支架、扶杆和调节支撑架，扶杆通过相应的调节支撑架安装在相应的竖直支架的内侧，竖直支架的上方连接有减重平台支架，减重平台支架为矩形；所述跑步机训练平台装置包括训练平台和驱动电机，驱动电机通过控制装置进行控制；其特征在于该系统还包括跟随减重平台装置，所述跟随减重平台装置固定在减重平台支架上方；控制装置用于控制跟随减重平台装置和跑步机训练平台装置的运动，控制装置设有恒力减重控制程序以及跑步机训练平台装置和跟随减重平台装置的速度控制程序。
一种用于下肢患者康复训练系统

[发明专利]行人重识别模型的训练方法、装置、计算设备及存储介质-CN202111295755.5有效
发明人：林修明;周成祖;朱海勇;袁泉;毕永辉;陈子沣 -专利权人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开一种行人重识别模型的训练方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：获取第一行人重识别训练数据集所述第一行人重识别训练数据集输入预设的行人重识别模型进行处理，并基于处理结果得到第一损失函数所述第一行人重识别训练数据集进行处理得到第二行人重识别训练数据集所述第二行人重识别训练数据集输入远程监督网络进行处理，并根据处理结果得到第二损失函数；所述第一损失函数和第二损失函数所述预设的行人重识别模型，得到目标行人重识别模型。根据本发明实施例通过增加监督网络提供监督信息来实现不增加识别网络复杂度的前提下，扩充训练样本数量的同时也有效提升了行人重识别网络的识别性能。
行人识别模型训练方法装置计算设备存储介质

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