“赖申其”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果28个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]3D目标检测域自适应的伪标签改进的目标物体检测方法-CN202310977544.2在审
发明人：张占伟;赖申其;彭亮;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人：杭州飞步科技有限公司
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种3D目标检测域自适应的伪标签改进的目标物体检测方法。将源域的数据输入到由3D检测器和ROI检测头构成的第一神经网络中进行训练，获得训练后的第一神经网络；然后将目标域的数据输入到由训练后的第一神经网络优化获得的第二神经网络中进行再次训练，获得训练后的第二神经网络；最后从训练后的第二神经网络提取组建检测网络，对实时待测的数据实进行识别检测处理。本发明能够提升伪标签的质量以提升模型的泛化性能，能够确保目标域数据的多样性以及防止模型陷入局部最优，提升了伪标签的定位性能和分类性能。
目标检测自适应标签改进物体方法

[发明专利]一种用于行为预测域自适应的伪标签改进的轨迹预测方法-CN202310977528.3在审
发明人：张占伟;赖申其;彭亮;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人：杭州飞步科技有限公司
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于行为预测域自适应的伪标签改进的轨迹预测方法。将源域输入到预测器中进行训练，获得训练后的预测器；然后将目标域的数据输入到由训练后的预测器优化获得的第一神经网络中进行再次训练，获得训练后的第一神经网络；最后从训练后的第一神经网络提取组建预测网络，对实时待测的数据实进行识别预测处理。本发明能够提升伪标签的质量以提升模型网络的泛化性能，能够确保目标域数据的多样性以及防止模型陷入局部最优，提升了伪标签的预测性能，进而提升轨迹预测能力。
一种用于行为预测自适应标签改进轨迹方法

[发明专利]一种基于弱监督学习的人脸关键点检测方法-CN202310173529.2在审
发明人： 赖申其;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人：杭州飞步科技有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于弱监督学习的人脸关键点检测方法。利用两种数量不同、关键点也不同的数据集及标签对人脸关键点模型进行训练，用一个数据集和标签训练人脸关键点模型，用训练后的人脸关键点模型对另一数据集预测得预测标签；从中选出和原有标签中对应的关键点对并计算判断误差，保留得到预测数据集及标签；将一个数据集及标签、预测数据集及标签重组重新训练人脸关键点模型，再用新训练后的人脸关键点模型返回迭代处理；最后对待测人脸图片检测获得人脸关键点。本发明快速扩充得到充足数量的多关键点数据集，弥补了现有技术中无法获得准确的大量数据集的问题，从而提升弱监督学习的效果。
一种基于监督学习关键检测方法

[发明专利]一种高效的行人图像重识别方法-CN202310173527.3在审
发明人： 赖申其;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人：杭州飞步科技有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种高效的行人图像重识别方法。建立用于行人图像重识别的分类神经网络；行人图像输入分类神经网络中输出行人图像对应的各项特征；利用行人图像对应的各项特征进行拼接获得行人图像的融合特征；将两幅行人图像均重复进行获得各自的融合特征，根据两幅图像的融合特征计算相似度，根据相似度判断重识别结果。本发明计算复杂度适中，能够同时提取全局特征和局部特征，并解决了之前方法中特征不匹配的问题，在精度上得到了大幅度的提升。
一种高效行人图像识别方法

[发明专利]一种人脸图像处理方法及装置-CN202111061581.6有效
发明人： 赖申其;佟子业;柴振华;魏晓林 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本说明书公开了一种人脸图像处理方法及装置，通过待处理人脸图像的姿态数据和关键点数据，确定待处理人脸图像的姿态数据对应的偏移角度，并根据该偏移角度，确定与该偏移角度负相关的处理强度，作为该待处理人脸图像的处理强度，进而根据该处理强度和确定出的关键点数据，对该待处理人脸图像进行调整。本方法通过确定与偏移角度负相关的处理强度，使得在对各帧人脸图像进行处理时，不会出现处理效果突然出现或消失的情况，图像处理结果较为连贯，图像处理效率更高。
一种图像处理方法装置

[发明专利]一种层次化视觉多层感知机的图像识别分类方法-CN202310173528.8在审
发明人： 赖申其;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人：杭州飞步科技有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种层次化视觉多层感知机的图像识别分类方法。建立一个带有层次化的视觉多层感知机的感知神经网络，将图像输入到感知神经网络中分类识别处理，获得图像的类别；所述的感知神经网络包括连续依次进行的一个卷积层和四个感知模块，第一个感知模块仅只由一个紧凑区域多层感知机构成，第二个感知模块是由一个卷积层和一个紧凑区域多层感知机构成，第三个感知模块和第四个感知模块是由一个卷积层和一个稀疏区域多层感知机构成。本发明的视觉多层感知机结构具备全局感受野，方法既能捕获局部特征，也能捕获全局特征，并可以在下游任务上取得较好结果。
一种层次视觉多层感知图像识别分类方法

[发明专利]基于分类模型的图像分类方法、训练方法、装置及设备-CN202310183427.9在审
发明人： 赖申其;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人：杭州飞步科技有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请提供一种基于分类模型的图像分类方法、训练方法、装置及设备，包括：获取待处理图像，将所述待处理图像输入至预置的分类模型，及从所述分类模型的输入层中获取卷积输入向量；基于所述分类模型中的下采样模块对所述卷积输入向量进行压缩处理和特征提取，得到下采样输出向量；基于所述分类模型中的普通模块对所述下采样输出向量进行特征提取，得到所述图像特征向量；基于所述分类模型中的全连接层对所述图像特征向量进行分类处理，得到所述待处理图像的图像类别。本申请降低了对待处理图像进行特征提取的运算数据量，提高了特征提取的运算速度，并确保了特征提取的全面性和准确度。
基于分类模型图像方法训练装置设备

[发明专利]基于图像处理模型的训练方法、处理方法、装置及设备-CN202310197558.2在审
发明人： 赖申其;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人：杭州飞步科技有限公司
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请提供的一种基于图像处理模型的训练方法、处理方法、装置及设备，包括：获取待训练图像；将待训练图像输入预置的初始模型中，基于初始模型中卷积层的第一卷积核对待训练图像进行卷积处理，得到第一输出向量，及基于初始模型中卷积层的第二卷积核对待训练图像进行卷积处理，得到第二输出向量；根据第一输出向量和第二输出向量，对第一卷积核和第二卷积核确定第三卷积核，以得到具有第三卷积核的图像处理模型。本申请实现了在保证具有第三卷积核的卷积层的运算速率，和消耗的运算资源不变的前提下，提高了该卷积层的表达能力，使得该卷积层能够从多种角度对目标数据进行分析，并得到更加准确度分析结果。
基于图像处理模型训练方法装置设备

[发明专利]页面区域定位方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210602209.X在审
发明人：李松涛;魏筱斌;董尚先;陈民钦;赖申其 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了一种页面区域定位方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取包含目标页面的所有页面元素的第一图像，以及仅包含所述目标页面内第一区域的第二图像；提取所述第一图像内的在不同分辨率下的第一图像特征，及所述第二图像内的在不同分辨率下的第二图像特征；将所述第一图像特征与所述第二图像特征进行匹配，确定所述第一图像特征内与所述第二图像特征匹配的目标图像特征；根据所述目标图像特征，定位所述目标页面内的目标区域。本公开的实施例能够有效解决特征匹配时屏幕不适配的问题，降低研发成本。
页面区域定位方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种图像生成方法、装置、存储介质及电子设备-CN202110203197.9有效
发明人：柴振华;赖申其;赫然;吴昊学 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-02-23 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本说明书公开了一种图像生成方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例将获取到的指定非可见光人脸图像和指定可见光人脸图像输入预先训练的图像生成模型中，通过图像生成模型的第一模型提取指定非可见人脸图像的人脸语义特征，通过第二模型的环境特征编码器提取指定可见光人脸图像的环境特征。然后，通过第二模型的图像生成器，将人脸语义特征与环境特征进行融合，得到目标可见光人脸图像。在此方法中，可将人脸图像的特征分离成人脸语义特征和环境特征，然后，在根据所需人脸语义特征和所需环境特征生成指定人脸图像时，可以避免处于同一人脸图像中的这两种特征相互影响，从而提高了指定人脸图像的图像质量。
一种图像生成方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种图像分类方法、装置、存储介质及电子设备-CN202111473540.8在审
发明人： 赖申其;柴振华;魏晓林 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书提供的图像分类方法采用预先训练的图像分类模型对待处理图像进行分类，在利用模型中的图像特征提取子网提取出待处理图像的图像特征后，将待处理图像的图像特征拆分为多个拆分图像特征，通过模型中的多个并行的特征处理子网同时处理每个拆分图像特征，最后将经过处理后的每个拆分图像特征通过模型中的融合子网进行融合，得到融合图像特征，并根据融合图像特征对待处理图像进行分类。上述方法对待处理图像特征采用拆分与并行处理的方式，有效减少了处理待处理图像特征所需要的时间，提高了图像分类模型进行图像分类时的效率。
一种图像分类方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种模型训练方法、表情识别方法以及装置-CN202111060960.3在审
发明人：阮德莲;柴振华;赖申其 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本说明书公开了一种模型训练方法、表情识别方法以及装置，将从面部图像提取出的初始特征向量进一步提取，确定各潜特征向量，并在训练识别模型时，对相同潜特征分支网络输出的潜特征向量的分布中心进行约束，以及对每种表情类别标签的关联权重分布进行约束，分别确定潜特征分布损失以及潜特征关联损失。并根据各关联加权的潜特征向量确定重构特征向量，通过分类层确定该面部图像的识别结果。以根据该识别结果与该面部表情的表情类别标签确定分类损失。并基于三种损失调整该识别模型的参数。能够训练得到准确的识别模型，使得能够对具有相似特征的面部表情进行区分，通过该识别模型得到的面部图像的识别结果也更准确。
一种模型训练方法表情识别以及装置

[发明专利]图像处理方法、装置及存储介质、电子设备-CN201910611797.1有效
发明人： 赖申其;柴振华 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像处理方法、装置及存储介质、电子设备，涉及图像处理领域。首先通过对目标图像中的像素点进行特征信息交互；然后根据关键点识别模型对第二目标图像进行关键点识别，得到特征像素点集，其中，特征点像素集中包含有目标像素点及与目标像素点相邻的特征像素点；最后根据目标特征像素点集中的目标像素点及与目标像素点相邻的特征像素点的像素值及像素坐标，确定目标像素点的映射像素坐标，由于对于映射像素坐标的确定考虑了目标像素点及与所述目标像素点相邻的特征像素点的像素值及像素坐标，最终得到的映射像素坐标更加精确，实现了低分辨率的目标图像映射回高分辨率图像时，提高了高分辨率图像的精确度。
图像处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]图像识别模型训练方法及装置-CN202110033686.4在审
发明人：范铭源;赖申其;黄君实;罗钧峰;魏晓明;张珂;苏金明 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-01-11 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像识别模型训练方法及装置。所述方法包括：将样本数据输入至预训练的图像识别模型；调用深层特征处理层对所述图像进行处理，得到图像对应的深层特征信息；调用细节特征引导层根据图像真值对图像进行处理，得到图像对应的细节特征值，并根据细节特征值确定细节特征引导层对应的细节损失值；在细节损失值处于第一预设范围内的情况下，将深层特征信息和细节特征值进行融合处理，得到图像对应的预测分类结果；根据初始分类结果和预测分类结果，计算得到图像识别模型的损失值；在损失值处于第二预设范围内的情况下，将训练后的图像识别模型作为目标图像识别模型。本公开可以使得网络能够更充分的编码空间信息，在提升语义分割性能的同时，不会引入额外的计算量消耗，更不会影响模型的推理速度。
图像识别模型训练方法装置

[发明专利]图像语义分割方法及装置-CN202110033687.9在审
发明人：范铭源;赖申其;黄君实;罗钧峰;魏晓明;张珂;苏金明;郭魏铭 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-01-11 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像语义分割方法及装置。包括：将待处理图像输入至图像识别模型；图像识别模型包括：短时密集连接网络层和解码网络层，短时密集连接网络层包括：卷积模块、多个短时密集连接层和输出模块，短时密集连接层包含多个短时密集连接模块；调用卷积模块对待处理图像进行处理得到待处理图像对应的第一特征图；调用短时密集连接层对第一特征图进行处理得到第二特征图；调用输出模块对第二特征图进行处理得到第三特征图；调用解码网络层对第三特征图进行上采样并向分割类别映射，得到通道数为分割类别数的第四特征图；根据第四特征图确定待处理图像对应的语义分割结果。本公开可以减少网络结构性冗余，提高图像语义分割性能和效率。
图像语义分割方法装置

1
2
下一页»
尾页
共 28 条