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[发明专利]一种模型部署的方法及装置-CN202210651363.6在审
发明人：李亮;张勃;田值;初祥祥 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本说明书公开了一种模型部署的方法及装置，该模型部署的方法包括：确定预设模型中包含的需要替换的各网络分支，作为各目标网络分支；根据所述各目标网络分支对应的初始网络参数，确定假设将所述各目标网络分支等效替换为指定网络分支后，所述指定网络分支对应的网络参数；根据所述指定网络分支对应的网络参数更新所述初始网络参数，并对更新后的初始网络参数进行伪量化处理；将经过伪量化处理后的模型中包含的所述各目标网络分支等效替换为指定网络分支
一种模型部署方法装置

[发明专利]图像处理网络的构建方法、装置、设备及介质-CN202011206220.1在审
发明人：熊鹏飞 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种图像处理网络的构建网络的构建方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获得待训练网络，所述待训练网络包括主干网络分支和蒸馏分支，所述主干网络分支包括编码分支和与所述编码分支串联的解码分支；其中，所述解码分支的每一层与所述蒸馏分支的每一层串联，所述蒸馏分支和所述解码分支的同一层输入的特征融合后得到的融合特征，作为所述蒸馏分支的该层的输入；利用样本图像对所述待训练网络进行训练；在满足训练结束条件时，将训练结束时得到的网络中的主干网络分支确定为目标图像处理网络。
图像处理网络构建方法装置设备介质

[发明专利]一种检测网络漏洞的方法和系统-CN200810117625.0有效
发明人：李蔚 -专利权人：杭州华三通信技术有限公司
申请日： 2008-08-01 - 公布日： 2008-12-24 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种检测网络漏洞的方法和系统，应用于包含总部网络和分支网络的网络架构，分支路由器构建包含自身所在分支网络标识且目的IP地址为设置在Internet网络中的检测服务器IP地址的扫描报文，并向自身所在分支网络中的各终端发送所述扫描报文；如果所述检测服务器接收到扫描报文，则将扫描报文中的分支网络标识发送给总部网络中的控制服务器；控制服务器接收到分支网络标识后，确定该分支网络中存在私设网关。本发明通过上述控制服务器、分支路由器和检测服务器之间的联动和配合，能够行之有效地检测出存在安全漏洞的分支网络。
一种检测网络漏洞方法系统

[发明专利]基于轻量化双帧速率网络异常行为识别方法、装置和系统-CN202210314736.0在审
发明人：韩军;姜海燕;林浩宇;俞锦翔;庞红玉 -专利权人：上海大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供一种基于轻量化双帧速率网络的异常行为识别方法、装置和系统，包括：原始视频数据输入轻量化双帧速率卷积神经网络；轻量化双帧速率卷积神经网络的低帧率分支网络捕获原始视频数据的空间语义信息；轻量化双帧速率卷积神经网络的高帧率分支网络捕获原始视频数据的运动信息；使用横向连接将低帧率分支网络和高帧率分支网络的各个阶段进行特征融合；低帧率分支网络和高帧率分支网络各自输出的特征向量进行合并，获得合并特征；将合并特征输入分类器，得到异常行为识别分类结果。本发明两分支网络采用轻量化网络作为基础网络，在保持低帧率分支网络提取空间语义的能力以及高帧率分支网络提取时间语义信息的同时，大大提高了检测效率。
基于量化速率网络异常行为识别方法装置系统

[发明专利]一种基于双分支网络的实时显著性检测图像方法-CN202111479170.9在审
发明人：蒋军伟;旷森芸;李鹏博;黄培强;高梅真;唐律 -专利权人：许昌三维测绘有限公司
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于双分支网络的实时显著性检测图像方法，包括以下步骤：1，构建双分支网络：搭建显著性检测双分支网络，将显著性对象的图像集输入到双分支网络中，通过迭代优化损失函数来优化双分支网络；2，构建细节监督和显著监督模块：利用双分支网络迭代优化显著性损失和细节损失；3，双分支网络框架分为模型训练阶段和测试阶段；模型训练阶段将经过数据预处理的显著性训练图片集输入到双分支网络中，利用细节监督和显著监督模块来优化双分支网络；在测试阶段将需要检测的显著性图像输入到训练好的双分支网络中，得到对应的显著性对象切割图像；4，输入单张显著性图像，得到对应的显著性结果图。
一种基于分支网络实时显著检测图像方法

[发明专利]基于多分支卷积神经网络特征正交的图像可判别区域提取方法-CN201910866119.X有效
发明人：孟凡满;黄开旭;鲍俊玲;李宏亮;吴庆波 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-09-12 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于多分支卷积神经网络特征正交的图像可判别区域提取方法，包括步骤：1)构建N个结构相同卷积神经网络作为多分支卷积神经网络的N个分支，N个卷积神经网络相互不共享参数；任意两个不同分支输出的特征之间作哈达玛积，将哈达玛积的矩阵中所有元素相加得到两两分支的特征正交损失；多分支卷积神经网络的总损失函数为所有分支的分类损失加上超参数乘两两分支的特征正交损失之和；2)得到训练集；3)训练多分支卷积神经网络；4)利用经过训练的多分支卷积神经网络进行图像可判别区域提取本发明使用了多分支卷积神经网络，利用特征正交，使不同分支的卷积神经网络之间彼此不同，从而可以获得不同的可判别区域信息。
基于分支卷积神经网络特征正交图像判别区域提取方法

[发明专利]基于孪生行人对齐残差网络的行人重识别方法-CN201810876899.1有效
发明人：周勇;郑沂;赵佳琦;姚睿;刘兵;夏士雄;刘栩宁 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2018-08-03 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于孪生行人对齐残差网络的行人重识别方法，包括以下步骤：S1、构建基础分支孪生残差网络；S2、构建行人对齐分支孪生残差网络；S3、利用已构造好的训练数据集对构建好的基础分支孪生网络和行人对齐分支孪生残差网络进行参数训练，将训练好的基础分支孪生残差网络中基础分支原型和行人对齐分支孪生残差网络中行人对齐分支原型取出进行行人重识别的分类模型。
基于孪生行人对齐网络识别方法

[发明专利]一种多分支深度自注意力变换网络的神经网络架构及实现方法-CN202110648214.X在审
发明人：李云响;王亚奇;章一帆;夏能;彭睿孜;唐凯;俞定国;张随雨 -专利权人：浙江传媒学院
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种多分支深度自注意力变换网络的神经网络架构及实现方法，包括：ResNeXt的前4个阶段以及两个分支和一个分支融合模块，其中两个分支分别是局部特征分支和全局特征分支。先将输入通过ResNeXt的前4个基础阶段，再将得到的特征层合并，并通过分支融合模块，得到最终的特征层并通过全连接层进行分类。本发明的网络架构针对图像在局部特征分支中关注了网络当前时态的信息并在全局特征分支中提取了网络的全局信息，其多分支结构极大提高了网络对图像的信息提取能力，并在分支融合模块中通过增加通道权重信息来改善网络的准确度，而其简单的网络结构也易于自定义与修改，增加了对相关图像任务的鲁棒性。
一种分支深度注意力变换网络神经网络架构实现方法

[发明专利]人脸检测方法、装置、电子设备和人脸检测模型-CN201811566552.3在审
发明人：李帮怀;俞刚;袁野 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-12-20 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供的人脸检测方法、装置、电子设备和人脸检测模型，通过特征提取网络提取待检测图像的特征图，将特征图输入多任务分支网络。多任务分支网络包括并行的第一分类分支网络和第二分类分支网络，第一分类分支网络用于确定特征图中是否包含人脸，第二分类分支网络用于确定特征图中的人脸是否为活体人脸。结合第一分类分支网络输出的第一分类结果和第二分类分支网络输出的第二分类结果，确定待检测图像的人脸检测结果。因此，通过并行的第一分类分支网络和第二分类分支网络，可以同时进行人脸检测和活体检测，提高检测过程的整体效率。
分支网络分类人脸检测特征图人脸检测模型电子设备待检测图像分类结果人脸并行人脸检测结果图像检测技术活体检测活体人脸特征提取网络提取整体效率输出检测

[发明专利]目标检测方法及设备-CN202111306771.X在审
发明人：吴捷 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种目标检测方法及设备，该方法包括：获取待检测的图像；在目标检测模型中，通过编码网络对图像进行编码处理，得到图像的目标图像特征；在目标检测模型中，通过第一网络分支、第二网络分支对目标图像特征进行解码处理，得到第一网络分支输出的关注图和第二网络分支输出的密度图，其中，第一网络分支与第二网络分支之间通过关系建模网络进行图像特征的交互；根据关注图和密度图，生成图像的目标检测图。从而，通过网络分支之间的关系建模网络，促进网络分支之间信息的相互交流，指导彼此学习更好的图像特征，提高目标检测的准确性。
目标检测方法设备

[发明专利]基于深度学习的水流量预测模型-CN202011379622.1在审
发明人：王琦 -专利权人：西安科锐盛创新科技有限公司
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的水流量预测模型，包括：顺次连接的分支网络组和第三网络；分支网络组包括并联的第一分支网络和第二分支网络；第一分支网络基于卷积神经网络以及循环神经网络构建；第二分支网络基于循环神经网络构建；第三网络基于全连接层构建；第一分支网络，用于对网格化降雨数据提取空间分布特征，并进行时序特征提取，得到第一输出特征；第二分支网络，用于对处理后流量数据进行时序特征提取，得到第二输出特征；第三网络，用于对第一输出特征以及第二输出特征进行合并并分类预测
基于深度学习水流预测模型

[发明专利]用于计算的方法、计算系统、计算设备和介质-CN202110450723.1有效
发明人：马恺声 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：该方法包括：确定第一网络层分支和第二网络层分支是否为并行网络分支，第二网络层分支所包括的卷积层层数大于第一网络层分支所包括的卷积层层数；响应于确定第一网络层分支和第二网络层分支为并行网络分支，基于输入输出芯片与第一计算芯片组之间的距离以及输入输出芯片所配置的静态随机存取存储器的空闲存储空间，确定目标输入输出芯片；以及将第一网络层分支的最后一网络层的输出数据缓存至目标输入输出芯片所配置的静态随机存取存储器中，直至确认第二网络层分支的最后一网络层输出数据。本公开能够有效解决并行网络分支所导致的数据不平衡的问题。
用于计算方法系统设备介质

[发明专利]配置网际网络地址的方法-CN200410069859.4无效
发明人：陈恒坚 -专利权人：传宇科技股份有限公司
申请日： 2004-07-13 - 公布日： 2005-08-24 - 主分类号： H04L12/28 文献下载
摘要：本发明提供一种分配网际网络地址给一网络电话分机的方法，其包含连接该网络电话分机至一网络专用分支交换主机，及只有当该网络电话分机连接至该网络专用分支交换主机时，网络专用分支交换主机才分配一网际网络地址给该网络电话分机该网络电话分机可利用二种方式连接至该网络专用分支交换主机，即经由网络线与经由网际网络。当通过该网络线连接时，该网络电话分机直接从该网络专用分支交换主机下载/上传信息，而当通过网际网络连接时，该网络电话分机输入该网络专用分支交换主机的固定网际网络地址，选择一安全层级，及输入一密码从该网络专用分支交换主机下载
配置网际网络地址方法

[发明专利]多层分布式光纤架构-CN200980145054.4有效
发明人：马克·E·康纳;盖瑞·B·施尼克 -专利权人：康宁光缆系统有限责任公司
申请日： 2009-09-15 - 公布日： 2011-10-05 - 主分类号： H04B10/20 文献下载
摘要：本发明公开具有多层架构的光纤网络。所述光纤网络的第一层包含第一分支。所述第一分支包含多个第一分支光纤和第一分支光纤网络设备，所述多个第一分支光纤光学地耦合到配电电缆。所述第一分支光纤网络设备经配置以使所述多个第一分支光纤中的第一预定第一分支光纤光学地耦合到相应的第一预定次分支光纤，并使所述多个第一分支光纤中的第二预定第一分支光纤光学地耦合到第二预定次分支光纤。所述光纤网络的第二层包含次分支。所述次分支包含第一次分支光纤网络设备和第二次分支光纤网络设备。所述第一次分支光纤网络设备经配置以使第一引入电缆与所述相应的第一预定次分支光纤光学地耦合，并从而光学地耦合到所述配电电缆。第二次分支光纤网络设备经配置以使第二引入电缆与所述相应的第二预定次分支光纤光学地耦合，并从而光学地耦合到所述配电电缆。
多层分布式光纤架构

[发明专利]一种用于物联网的多分支网络协同推理方法及系统-CN202210526569.6在审
发明人：周悦芝;梁志伟 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本公开提出一种用于物联网的多分支网络协同推理方法及系统，属于物联网设备的计算机视觉算法加速领域。其中，所述方法包括：在物联网设备上将待预测样本输入预设的多分支网络的第一个分支，获得对应的初始预测结果和不确信度；根据所述不确信度，在预设的所述多分支网络的分发方案中获取所述样本对应的输出分支；根据预设的多分支网络的模型划分方案，利用所述输出分支得到所述样本的最终预测结果；所述模型划分方案包括所述多分支网络各分支在所述物联网设备和对应服务器上的层次计算分配结果。本公开可实现按需调整的多分支网络协同推理，解决跨设备服务器间进行分布式多分支网络推理的挑战，保证物联网设备在高度动态的环境中稳定地提供服务。
一种用于联网分支网络协同推理方法系统

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