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[发明专利]模型训练、对象分类方法和装置、电子设备及存储介质-CN202010500000.3有效
发明人：黄颖;邱尚锋;张文伟 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2020-06-04 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请提供的模型训练、对象分类方法和装置、电子设备及存储介质，涉及深度学习技术领域。在本申请中，首先，获得每一个样本对象对应的对象向量、每一个样本标签对应的标签向量。其次，基于预设的分类算法计算每一个对象向量与每一个标签向量之间的相似概率参数，其中，在分类算法包括的至少部分函数中，函数的值与对象向量和标签向量之间的向量夹角具有线性关系。然后，基于相似概率参数计算得到分类损失，并基于分类损失对预设的神经网络模型进行训练，得到对象分类模型，其中，样本对象为样本图像，对象分类模型用于对目标图像的类型进行分类确定。通过上述方法，可以改善现有技术中训练得到的对象分类模型容易出现分类准确度不高的问题。
模型训练对象分类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像处理模型训练方法、装置、电子设备和可读存储介质-CN202211145604.6在审
发明人： 邱尚锋;张文伟 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供一种图像处理模型训练方法、装置、电子设备和可读存储介质，通过对获取的每张样本源图像采用多种不同图像增强策略进行处理得到对应的多张样本增强图像，再将各张样本增强图像导入不同的处理模型进行处理，输出样本增强图像的图像信息。基于不同处理模型输出的图像信息之间的一致性，以及单个处理模型输出的图像信息内部的差异性实现对处理模型的训练。本方案中，可基于不同处理模型输出的图像信息之间的一致性实现训练，可以使得训练得到的处理模型能够提取图像的准确的图像信息，并且基于单个处理模型的图像信息内部的差异性实现训练，可以避免单个处理模型的图像信息内部无差别的判别所存在的单个图像信息内部信息不准确的问题。
图像处理模型训练方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]弱标签化的图像训练方法、装置、电子设备和可读存储介质-CN202211144778.0在审
发明人： 邱尚锋;张文伟 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供一种弱标签化的图像训练方法、装置、电子设备和可读存储介质，首先对各张无标签样本图像采用多种不同增强处理方式进行处理得到无标签增强图像，将多张无标签增强图像导入多个训练模型，基于多个训练模型的输出结果的一致性对各个训练模型进行训练，再利用多张有标签样本图像对训练得到的任一训练模型进行继续训练，进而得到图像分类模型。本申请中，先根据基于不同图像增强处理方式得到的无标签增强图像进行无标签训练，使得训练模型具有一定的分类功能，再基于有标签样本图像对训练模型继续训练，如此在不需要耗费大量标记成本的基础上，也可达到良好的训练效果。
标签图像训练方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]图像识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010745988.X在审
发明人：黄颖;邱尚锋;张文伟 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提出一种图像识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，通过将训练样本图像分别输入待训练的第一图像识别模型和训练完成的第二图像识别模型，从而由第二图像识别模型指导第一图像识别模型进行学习，使得第一图像识别模型仅针对第二图像识别模型识别出的干净样本进行学习；如此，可以在利用大规模训练样本进行训练时，由训练完成的第二图像识别模型指导对第一图像识别模型的训练，使第一图像识别模型仅利用干净样本进行训练，能够提升图像识别模型的训练效率。
图像识别模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种人脸检测模型训练方法、人脸检测方法及相关装置-CN202110956647.1在审
发明人： 邱尚锋;张文伟 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2021-08-19 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了一种人脸检测模型训练方法、人脸检测方法及相关装置，方法包括：在待训练样本集中，基于人脸框的面积确定多个阶段的训练样本集；依次按照第一阶段训练样本集、第二阶段训练样本集以及第三阶段训练样本集对人脸检测模型进行训练，得到第一人脸检测模型；基于待训练样本集对第一人脸检测模型进行训练，得到目标人脸检测模型。将第一人脸检测模型按照从简单到复杂的方式进行训练，并且将第一人脸模型检测模型无法识别的较小的人脸进行识别训练，使得轻量级的第一人脸检测模型具备重量级模型的能力，使得忽略的小脸也能够进入训练过程中，有效提升了轻量级模型预测小脸的能力，从而提升轻量级模型的检测精度。
一种检测模型训练方法相关装置

[发明专利]视频推荐方法、视频推荐装置及计算机可读存储介质-CN202110484923.9在审
发明人：王永辉;邱尚锋;林永傍;谭仕昌 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： H04N21/258 文献下载
摘要：本申请公开了一种视频推荐方法、视频推荐装置及计算机可读存储介质，该视频推荐方法包括：获取到目标视频；分别对目标视频的音频数据、画面质量以及视频显示方式进行检测，以得到第一检测结果、第二检测结果以及第三检测结果；综合第一检测结果、第二检测结果以及第三检测结果对目标视频进行打分；根据目标视频的分数确定是否将目标视频推荐给用户。本申请所提供的视频推荐方法能够提高视频推荐的准确率以及效率。
视频推荐方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]图像识别方法、装置、设备及介质-CN202110498329.5在审
发明人：张枫;罗祥辉;邱尚锋;吴健;黎官钊;黄颖;张文伟;刘汉林 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2021-05-08 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供的图像识别方法、装置、设备及介质中，该电子设备获取待识别图像，从中确定出多个违规对象的识别结果；然后，结合各违规对象的识别结果，在其满足违规条件时，则判定该待识别图像为违规图像。由于该方法在判定违规图像时，结合了具体的图像内容以及图像内容之间的相互关系，因此，提高了图像识别时的精度。
图像识别方法装置设备介质

[发明专利]基于改进的k-means和损失函数的行人检测方法-CN201910202078.4有效
发明人：郭杰;郑佳卉;吴宪云;李云松;解静;邱尚锋;林朋雨 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-03-18 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于改进的k‑means和损失函数的行人检测方法，用于对包含行人目标的视频或图像进行分类和识别，主要解决现有技术中聚类结果不准确和预测框不能根据自身尺寸特征学习损失的问题，实现步骤为：构建训练集和测试集；基于改进的k‑means算法对训练集进行聚类；对YOLOv3检测网络的损失函数进行改进；基于改进的损失函数对训练集进行训练；对测试集进行检测。本发明在聚类阶段筛除训练集标注信息中的无效数据，将得到的有效数据进行聚类，从而得到更精确的候选框初始化尺寸，还使不同预测框根据自身尺寸特征学习不同的预测损失，从而得到更准确的行人目标检测网络。
基于改进 means 损失函数行人检测方法

[发明专利]信息推荐方法及装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202011097316.9在审
发明人： 邱尚锋 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2020-10-14 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种信息推荐方法及装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，信息推荐方法，所述方法包括：获取用户提供的人脸图像；利用训练好的人脸识别网络获取所述用户提供的人脸图像对应的人脸特征信息；在人脸特征信息库中检索出与所述人脸特征信息的相似度大于预设阈值的目标人物；所述人脸特征信息库是通过所述训练好的人脸识别网络进行预先建立的；将所述目标人物的关联信息推荐给所述用户。上述方案，能够对用户可以进行有效地推荐。
信息推荐方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]对象识别方法和装置、电子设备及存储介质-CN202010780055.4在审
发明人： 邱尚锋;黄颖;张文伟 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供的对象识别方法和装置、电子设备及存储介质，涉及人脸识别技术领域。在本申请中，首先，获得拍摄目标对象得到的多帧目标图像，其中，每一帧目标图像包括目标对象的脸部信息。其次，基于脸部信息确定多帧目标图像之间的相似度信息。然后，基于相似度信息确定目标对象是否属于活体对象。基于上述方法，可以改善现有的人脸识别技术中存在的识别结果准确度较低的问题。
对象识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]模型训练、图像识别方法和装置、电子设备及存储介质-CN202010486948.8在审
发明人：黄颖;邱尚锋;张文伟 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供的模型训练、图像识别方法和装置、电子设备及存储介质，涉及图像识别技术领域。在本申请中，首先，通过神经网络模型中的图像分类层对图像特征进行分类处理，得到分类结果，其中，该图像特征基于该神经网络模型的特征提取层对样本图像进行处理得到。其次，通过神经网络模型中的图像重构层对图像特征进行重构处理，得到重构图像。然后，通过神经网络模型中的损失确定层对重构图像进行损失确定处理得到重构损失、对分类结果进行损失确定处理得到分类损失。最后，基于重构损失和分类损失对神经网络模型进行更新处理，得到图像识别模型。通过上述方法，可以改善现有技术中训练的图像识别模型存在识别精度不高的问题。
模型训练图像识别方法装置电子设备存储介质

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