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[发明专利]模型旁路调优方法及装置-CN202310619452.7在审
发明人：暴宇健;汪骞 -专利权人： 北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开涉及机器学习技术领域，提供了一种模型旁路调优方法及装置。该方法包括：确定用于执行目标任务的大规模目标模型所对应的小规模目标模型，其中，小规模目标模型和大规模目标模型为目标模型的不同版本，小规模目标模型的模型规模小于大规模目标模型的模型规模；利用小规模目标模型和大规模目标模型构建双路目标模型，其中，小规模目标模型为双路目标模型的旁支网络，大规模目标模型为双路目标模型的主支网络；对双路目标模型进行训练：冻结双路目标模型中大规模目标模型的模型参数，对双路目标模型中小规模目标模型进行训练；利用训练后的双路目标模型执行目标任务。
模型旁路方法装置

[发明专利]目标检测中的多尺度特征图融合方法、装置、设备及介质-CN202310266930.0有效
发明人：黄泽元 -专利权人： 北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本申请提供一种目标检测中的多尺度特征图融合方法、装置、设备及介质。该方法包括：将第一多尺度特征图进行融合得到第二多尺度特征图；对第二多尺度特征图依次进行卷积、批量归一化和激活处理，得到第三多尺度特征图；将第三多尺度特征图进行堆叠，并对堆叠后的多尺度特征图进行卷积、批量归一化和激活处理，得到第四多尺度特征图；将第四多尺度特征图按照第一维度进行归一化计算，得到第一维度权重特征图，将第一维度权重特征图进行拆分，得到空间权重特征图；依据第二多尺度特征图以及空间权重特征图，确定空间融合后的多尺度特征图。本申请提高多目标检测任务的检测精确率和召回率，提升模型检测精度，保证检测器得到更好的优化。
目标检测中的尺度特征融合方法装置设备介质

[发明专利]基于对文本进行破坏处理的文本数据增强方法及装置-CN202310364625.5有效
发明人：徐琳;王芳;暴宇健 -专利权人： 北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F40/151 文献下载
摘要：本公开涉及文本处理技术领域，提供了一种基于对文本进行破坏处理的文本数据增强方法及装置。该方法包括：构建文本扩散模型，其中，文本扩散模型包括前向模块和反向模块，前向模块是根据多种破坏处理构建的，反向模块是进行模型训练得到的，前向模块和反向模块实现相反的操作；利用文本扩散模型的前向模块将文本数据集中的原始文本转换为文本向量，并通过对文本向量连续多次进行破坏处理，得到原始文本对应的破坏向量；利用文本扩散模型的反向模块对破坏向量连续多次进行恢复处理，得到原始文本对应的还原向量，并将还原向量转换为文本格式，得到原始文本对应的还原文本；利用原始文本和还原文本生成数据增强后的文本数据集。
基于文本进行破坏处理数据增强方法装置

[发明专利]多阶段训练文本标题生成模型的方法及装置-CN202310443810.3有效
发明人：王芳;暴宇健 -专利权人： 北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F40/258 文献下载
摘要：本公开涉及机器学习技术领域，提供了一种多阶段训练文本标题生成模型的方法及装置。该方法包括：获取第一训练数据集，利用第一训练数据集对文本标题生成模型进行第一阶段训练；获取第一文本数据集，利用第一阶段训练后的文本标题生成模型为第一文本数据集中的文本生成标题，根据第一文本数据集中的文本以及该文本对应的标题生成第二训练数据集；利用第二训练数据集对标题打分模型进行训练；获取第二文本数据集，利用第二文本数据集和训练后的标题打分模型对第一阶段训练后的文本标题生成模型进行第二阶段训练。采用上述技术手段，解决现有技术中，生成的文本标题不通顺以及语义不连贯的问题。
阶段训练文本标题生成模型方法装置

[发明专利]基于CTR预测模型的目标推荐方法及装置-CN202310457563.2有效
发明人：董辉;暴宇健 -专利权人： 北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本公开涉及机器学习技术领域，提供了一种基于CTR预测模型的目标推荐方法及装置。该方法包括：利用卷积层、池化层和全连接层构建多组特征生成层，并利用嵌入层和多组特征生成层构建特征生成网络，其中，多组特征生成层彼此使用的卷积核不同；利用特征拼接层、特征组合层、多层感知机和softmax层构建特征分类网络；利用特征生成网络和特征分类网络构建CTR预测模型；依据推荐任务对CTR预测模型进行训练，利用训练后的CTR预测模型执行推荐任务。采用上述技术手段，解决现有技术中，CTR预测中特征交互比较少，比较稀疏，导致CTR预测准确率低的问题。
基于 ctr 预测模型目标推荐方法装置

[发明专利]基于对图像进行破坏处理的图像数据增强方法及装置-CN202310364614.7在审
发明人：暴宇健;汪骞 -专利权人： 北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本公开涉及图像处理技术领域，提供了一种基于对图像进行破坏处理的图像数据增强方法及装置。该方法包括：获取待数据增强的图像数据集；利用图像扩散模型的扩散过程对图像数据集中的目标图像连续多次进行破坏处理，得到目标图像对应的第一破坏图像；利用图像扩散模型的逆扩散过程对第一破坏图像连续多次进行恢复处理，得到目标图像对应的第一还原图像，其中，每次的恢复处理均对应一次破坏处理，并且每次的恢复处理对应的破坏处理是其对应的逆过程；利用目标图像和第一还原图像生成数据增强后的图像数据集。采用上述技术手段，解决现有技术中，传统数据增强方法得到的图像不符合实际应用场景中图像的变化的问题。
基于图像进行破坏处理数据增强方法装置

[发明专利]一种双向特征融合网络、回归预测网络、训练方法及装置-CN202310256876.1在审
发明人：王夏洪 -专利权人： 北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本公开涉及计算机视觉技术领域，提供了一种双向特征融合网络、回归预测网络、训练方法及装置。该双向特征融合网络包括依次连接的正向特征融合子网络、反向特征融合子网络以及特征融合归一子网络；正向特征融合子网络用于自顶层向底层对多个不同层次的尺度特征图进行融合，得到多个初步融合特征；反向特征融合子网络用于自底层向顶层对多个初步融合特征进行特征增强，得到多个融合增强特征；特征融合归一子网络用于对多个融合增强特征进行归一和融合，得到多个尺度相同的最终融合增强特征。本公开通过双向特征融合网络进行双向特征融合，可使得整个特征层次具有更加丰富的表达，同时可有效提升后续的回归预测的预测效果。
一种双向特征融合网络回归预测训练方法装置

[发明专利]目标推荐方法及装置-CN202310118720.7在审
发明人：暴宇健;董辉 -专利权人： 北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2023-02-06 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本公开涉及计算机技术领域，提供了一种目标推荐方法及装置。该方法包括：获取当前用户行为序列的当前用户行为序列图，所述当前用户行为序列为描述当前用户对商品进行访问的时序的序列；将所述当前用户行为序列图输入到预置的图向量提取模型，得到所述当前用户行为序列图的各节点表征向量；将所述各节点表征向量输入预置的目标推荐模型，得到所述目标推荐模型输出的目标商品，其中，所述目标推荐模型采用判断用户行为序列图是否相近的对比学习损失函数和判断用户是否选择商品的二分类损失函数训练得到。
目标推荐方法装置

[发明专利]数据汇总方法及装置-CN202310246848.1在审
发明人：韩雷 -专利权人： 北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本公开涉及计算机技术领域，提供了一种数据汇总方法及装置。该方法包括：获取用户输入的待汇总项目的变量修改数据，待汇总项目包括若干个项目目标，每个项目目标对应若干个变量类别，变量修改数据为其中至少一个变量类别的修改数据；根据变量修改数据获取变量修改数据对应的项目汇总数据的增量数据；获取存储在缓存数据库中的待汇总项目的历史汇总数据；根据历史汇总数据和增量数据获取待汇总项目的当前汇总数据。本公开的技术方案可以提高数据汇总的效率。
数据汇总方法装置

[发明专利]存在遮挡的人脸识别方法及装置-CN202211724158.4在审
发明人：蒋召;黄泽元;祁晓婷;杨战波 -专利权人： 北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本公开涉及人脸识别技术领域，提供了一种存在遮挡的人脸识别方法及装置。该方法包括：基于残差网络构建多尺度特征提取模块；利用卷积层、激活层和归一化层构建掩码模块，利用掩码模块和激活层构建注意力模块；利用多尺度特征提取模块、注意力模块、全局平均池化层、全连接层和Softmax层构建人脸识别模型；对人脸识别模型进行训练，利用训练好的人脸识别模型进行人脸识别。采用上述技术手段，解决现有技术中，只能通过大规模的训练数据提升遮挡场景下人脸识别模型的精度的问题。
存在遮挡识别方法装置

[发明专利]一种推荐模型的训练方法及装置-CN202211699937.3在审
发明人：暴宇健;董辉 -专利权人： 北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本公开涉及人工智能技术领域，提供了一种推荐模型的训练方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。该方法可以根据不同的样本类型设置不同的损失函数权重值，以便对所述推荐模型进行训练的过程中，可以减少不影响模型训练效果的样本类型的训练推荐样本的损失函数权重值，以及提高对模型训练效果影响较大的样本类型的训练推荐样本的损失函数权重值，以充分发挥对模型训练效果影响较大的样本类型的训练推荐样本的潜力，减少对模型训练效果没有影响或者影响较差的样本类型的训练推荐样本对于推荐模型训练的影响，以便可以提升了推荐模型的训练效率和效果，进而提升推荐模型的性能，进一步提高实际业务场景中推荐模型的推荐效果。
一种推荐模型训练方法装置

[发明专利]基于为图像添加噪声的图像数据增强方法及装置-CN202310364619.X在审
发明人：暴宇健;汪骞 -专利权人： 北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本公开涉及图像处理技术领域，提供了一种基于为图像添加噪声的图像数据增强方法及装置。该方法包括：获取待数据增强的图像数据集；利用图像扩散模型的扩散过程为图像数据集中的目标图像连续多次添加噪声，得到目标图像对应的第一噪声图像；利用图像扩散模型的逆扩散过程预测在扩散过程中添加的多个噪声，并在第一噪声图像中依次除去预测的多个噪声，得到目标图像对应的还原后的第一去噪图像；利用目标图像和第一去噪图像生成数据增强后的图像数据集。采用上述技术手段，解决现有技术中，传统数据增强方法得到的图像缺乏真实性的问题。
基于图像添加噪声数据增强方法装置

[发明专利]用于行为稀疏场景的推荐模型训练方法、推荐方法及装置-CN202310139918.3在审
发明人：王芳;姜佳 -专利权人： 北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本公开涉及计算机技术领域，提供了用于行为稀疏场景的推荐模型训练方法、推荐方法及装置。该训练方法包括：确定目标推荐商品；采集用户使用线上推荐应用时产生的与目标推荐商品关联的用户行为数据集；按照预设的数据集划分策略，将用户行为数据集划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；对训练数据集中的训练样本数据进行样本筛选和特征工程处理，得到目标训练数据集；使用目标训练数据集对初始推荐模型进行训练，直至达到预设的迭代停止条件，获得目标推荐模型。本公开可有效解决模型在训练阶段容易发生过拟合及模型衰减速度快的问题，同时获得的目标推荐模型的在用户线上行为稀疏的场景下推荐效果较好，且对算力要求较低，模型简单。
用于行为稀疏场景推荐模型训练方法装置

[发明专利]模糊车牌识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310265395.7在审
发明人：程剑杰 -专利权人： 北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本申请提供一种模糊车牌识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：利用预定的模糊判别器对包含车牌信息的原始图像进行边界检测，并依据边界检测结果判断原始图像是否为模糊图像；当判断为模糊图像时，利用预定的去模糊网络模块对原始图像进行多阶段的去模糊处理，其中在相邻阶段之间设有监督注意力模块，监督注意力模块用于将目标特征传递到下一阶段；利用车牌检测器对去模糊处理后的图像进行检测，以便将车牌区域图像从去模糊处理后的图像中裁剪出来；利用车牌识别模型对车牌区域图像进行特征提取和预测，得到车牌区域图像对应的文本序列，将文本序列作为车牌信息。本申请提高了运动模糊场景下的车牌识别的准确率和鲁棒性。
模糊车牌识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]改进自注意力模型的文本处理方法及装置-CN202310283224.7在审
发明人：王芳;暴宇健 -专利权人： 北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/045 文献下载
摘要：本公开涉及文本处理技术领域，提供了一种改进自注意力模型的文本处理方法及装置。该方法包括：构建自注意力模型的嵌入层和线性层各自对应的第一矩阵和第二矩阵；利用嵌入层对应的第一矩阵和第二矩阵构建嵌入层的第一旁路网络，利用线性层对应的第一矩阵和第二矩阵构建线性层的第二旁路网络；对构建第一旁路网络和第二旁路网络后的自注意力模型进行训练：冻结自注意力模型中除第一旁路网络和第二旁路网络之外的其它网络层的网络参数，对第一旁路网络和第二旁路网络进行训练；利用训练后的自注意力模型执行文本处理任务。采用上述技术手段，解决现有技术中，自注意力模型训练面临待调优参数量大和耗时长的问题。
改进注意力模型文本处理方法装置

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