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[发明专利]骨干网络的生成方法、装置、设备以及存储介质-CN202111088473.8有效
发明人：崔程;郜廷权;魏胜禹;杜宇宁;郭若愚;陆彬;周颖;吕雪莹;刘其文;胡晓光;于佃海;马艳军 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种骨干网络的生成方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习和计算机视觉技术。该方法包括：获取训练图像集、推理图像集以及初始骨干网络集合；针对初始骨干网络集合中的每个初始骨干网络，利用训练图像集与推理图像集对初始骨干网络进行训练和推理，得到训练完成的骨干网络在推理过程中的推理耗时与推理精度；基于各个训练完成的骨干网络在推理过程中的推理耗时与推理精度，确定基础骨干网络；基于基础骨干网络与预设的目标网络，得到目标骨干网络。本公开的骨干网络的生成方法，提高了上述骨干网络在英特尔中央处理器上的推理速度以及推理精度。
骨干网络生成方法装置设备以及存储介质

[发明专利]模糊分类模型训练方法、识别模糊图像的方法及装置-CN202211605204.9在审
发明人：崔程;郜廷权;魏胜禹;李晨霞;杜宇宁;刘毅 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开提供了模糊分类模型训练方法、识别模糊图像的方法及装置，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉领域。具体实现方案为：获取样本图像和样本图像的标签，其中样本图像的标签用于表示样本图像是否为模糊图像。然后利用预设神经网络中的骨干网络提取样本图像的图像特征，并利用预设神经网络中的分类头网络对图像特征进行识别，得到分类头网络对图像特征的识别结果，识别结果用于表示样本图像是否为模糊图像。然后基于识别结果和样本图像的标签，训练分类头网络，将骨干网络和训练完成的分类头网络作为训练完成的预设神经网络，基于训练完成的预设神经网络得到模糊分类模型。实现了减少模糊分类模型出现过拟合，提高识别模糊图像的准确度。
模糊分类模型训练方法识别图像装置

[发明专利]深度学习模型的训练方法、图像识别方法、装置和设备-CN202210144095.9有效
发明人：崔程;郜廷权;魏胜禹;杜宇宁 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-02-16 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本公开提供了一种深度学习模型的训练方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域和计算机视觉技术领域。具体实现方案为：将样本数据输入深度学习模型，得到至少一个输出特征信息，其中，每个输出特征信息与一个卷积层对应；根据至少一个输出特征信息，得到至少一个相关性信息，其中，每个相关性信息用于表征一个卷积层中多个卷积通道之间的相关性；根据至少一个相关性信息，得到第一损失值；以及根据第一损失值，训练深度学习模型。本公开还提供了一种图像识别方法、装置、电子设备和存储介质。
深度学习模型训练方法图像识别装置设备

[发明专利]特征提取模型训练方法、图像分类方法及相关装置-CN202211204233.4有效
发明人：董水龙;何森森;魏胜禹;崔程;杜宇宁;郜廷权;曾少;周颖;吕雪莹;刘毅;赵乔;刘其文;毕然;胡晓光;于佃海;马艳军 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本公开提供了一种特征提取模型训练方法、图像分类方法及相关装置，涉及深度学习、图像识别等人工智能技术领域。该方案包括：利用初始特征提取模型的基础特征提取模块，提取样本图像集中各样本图像的图像特征，得到初始特征向量集；利用初始特征提取模型的归一化处理模块，对初始特征向量集中的各初始特征向量进行归一化处理，得到各归一化特征向量；通过预设的高区分性损失函数指导训练初始特征提取模型，得到作为训练结果的目标特征提取模型，该高区分性损失函数基于为任意两种图像类别的样本图像根据是否具有相似性所分别预先设定有的向量相似度的预设上限和预设下限抽象得到。该方案提供的目标特征提取模型能够提供更好的图像分类效果。
特征提取模型训练方法图像分类相关装置

[发明专利]骨干网络的生成方法、装置、设备以及存储介质-CN202210551168.6有效
发明人：崔程;郜廷权;魏胜禹;董水龙;郭若愚;杜宇宁;赖宝华;刘其文;胡晓光;于佃海;马艳军 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本公开提供了一种骨干网络的生成方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习和计算机视觉技术领域。骨干网络应用于视觉处理器，该骨干网络的生成方法包括：获取多个不同尺寸的卷积核的计算密度；确定计算密度最大的卷积核为第一卷积核；基于第一卷积核，生成目标骨干网络。本公开提供的骨干网络的生成方法，使得骨干网络能够获得更大的感受野，在视觉处理器上可以兼顾较快的推理速度和较高的精度，节约成本。
骨干网络生成方法装置设备以及存储介质

[发明专利]骨干网络的生成方法、装置、设备以及存储介质-CN202210551816.8有效
发明人：崔程;郜廷权;魏胜禹;董水龙;郭若愚;杜宇宁;周颖;吕雪莹;赖宝华;刘其文;胡晓光;于佃海;马艳军 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本公开提供了一种骨干网络的生成方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习和计算机视觉技术领域。该骨干网络的生成方法应用于中央处理器，包括：构建包括卷积网络的基础骨干网络，其中，卷积网络包括交替设置的第一卷积核和第二卷积核，第一卷积核与第二卷积核的类型不同；基于样本数据对基础骨干网络进行训练和推理，生成目标骨干网络。本公开提供的骨干网络的生成方法，使得骨干网络能够获得更大的感受野，在中央处理器上可以兼顾较快的推理速度和较高的精度，节约成本。
骨干网络生成方法装置设备以及存储介质

[发明专利]模型训练方法、图像处理方法、装置、设备与介质-CN202211627383.6在审
发明人：崔程;郜廷权;魏胜禹;李晨霞;杜宇宁;刘毅 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开提供一种模型训练方法、图像处理方法、装置、设备与介质，涉及图像处理技术领域，尤其涉及人工智能、大数据、计算机视觉技术领域。具体实现方案为：获取若干张初始样本图像；随机旋转初始样本图像，得到不同预设旋转方向上的目标样本图像并生成对应的样本方向标签信息；将每张目标样本图像作为输入，对应的样本方向标签信息作为输出，采用预设轻量级网络模型训练得到图像方向预测模型。本公开基于预设轻量级网络模型训练得到图像方向预测模型，实现对任意一张待处理图像，都能够高效且准确地对应的图像方向预测情况并给出对应的矫正策略以自动进行矫正，以得到方向为正的图像，能够满足复杂的视觉任务场景要求。
模型训练方法图像处理装置设备介质

[发明专利]图像生成方法、装置、设备及存储介质-CN202111415439.7有效
发明人：魏胜禹;杜宇宁;郭若愚;崔程;董水龙;陆彬;郜廷权;刘其文;胡晓光;于佃海;马艳军 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像生成方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习与智能成像等人工智能技术领域。具体实现方案为：采集同一场景、多组不同曝光参数下拍摄的多张图像；对所述多张图像中的各图像进行语义分割，得到至少两个语义中各语义对应的多个候选图像区域；基于所述至少两个语义中各所述语义对应的所述多个候选图像区域，获取对应所述语义的最佳曝光图像区域；基于所述至少两个语义中各所述语义的所述最佳曝光图像区域，生成目标图像。本公开的技术，能够有效地提高生成的目标图像的质量。
图像生成方法装置设备存储介质

[发明专利]成像中的曝光控制方法、装置、设备及存储介质-CN202111415433.X有效
发明人：魏胜禹;杜宇宁;崔程;郭若愚;董水龙;陆彬;郜廷权;刘其文;胡晓光;于佃海;马艳军 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种成像中的曝光控制方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习与智能成像等人工智能技术领域。具体实现方案为：对预成像图像进行语义分割，得到至少两个语义区域的语义分割图像；基于所述语义分割图像和所述预成像图像，估算各所述语义区域的曝光时长；基于各所述语义区域的曝光时长，控制成像时各所述语义区域的曝光。本公开的技术能够有效地提高拍摄生成的图像的质量。
成像中的曝光控制方法装置设备存储介质

[发明专利]一种图像分类模型训练方法、装置及电子设备-CN202210658888.2在审
发明人：魏胜禹;崔程;郭若愚;郜廷权;吕健;周颖;杜宇宁;吕雪莹 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像分类模型训练方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习和计算机视觉技术领域。具体实现方案为：获取目标图像样本集；将所述目标图像样本集中的各图像样本分别输入目标骨干网络模型和第一教师模型，得到所述目标骨干网络模型输出的第一分类概率和所述第一教师模型输出的第二分类概率；基于所述第一分类概率和所述第二分类概率确定损失函数；基于所述损失函数调整所述目标骨干网络模型的参数；其中，所述目标骨干网络模型用于确定输入至所述目标骨干网络模型的图像的类别，所述目标骨干网络模型的初始参数基于第二学生模型确定。
一种图像分类模型训练方法装置电子设备

[发明专利]训练图像识别模型和图像识别的方法和装置-CN202110586872.0有效
发明人：郭若愚;杜宇宁;李晨霞;郜廷权;赵乔;刘其文;毕然;胡晓光;于佃海;马艳军 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06V30/413 文献下载
摘要：本公开提供了训练图像识别模型和图像识别的方法和装置，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习、计算机视觉领域。具体实现方案为：获取有标签的样本集、无标签的样本集和知识蒸馏网络；执行以下训练步骤：从有标签的样本集和无标签的样本集中选取输入样本，并累加迭代次数；将输入样本分别输入知识蒸馏网络的学生网络和教师网络，训练学生网络和教师网络；若满足训练完成条件，则从学生网络和教师网络中选取图像识别模型。通过该实施方式能够减少人工标注量并提高模型的性能。
训练图像识别模型方法装置

[发明专利]图像拍摄方法、神经网络训练方法、装置、设备和介质-CN202111423960.5在审
发明人：魏胜禹;杜宇宁;董水龙;崔程;郭若愚;陆彬;郜廷权;刘其文;胡晓光;于佃海;马艳军 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： H04N5/235 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像拍摄方法、神经网络训练方法、装置、设备和介质，涉及计算机领域，具体涉及计算机视觉、图像处理和深度学习技术。该方法包括：对预览图像进行语义分割，以得到多个区域；确定用于多个区域中的每一个区域的拍摄参数；以及针对多个区域中的每一个区域，指示拍摄设备中与该区域对应的感光单元根据用于该区域的拍摄参数执行拍摄。
图像拍摄方法神经网络训练装置设备介质

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