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[发明专利]生成单目标检测神经网络的方法和装置-CN202011057840.3在审
发明人：王康康 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：基于预先训练的单目标检测神经网络的当前分类函数与目标分类函数之间的特征转换关系，确定预先训练的单目标检测神经网络的最后一层卷积层的调整后的参数；基于调整后的参数，对单目标检测神经网络的最后一层卷积层的参数进行重新赋值；基于目标分类函数，对预先训练的单目标检测神经网络的分类层进行改进，得到优化的单目标检测神经网络。该实施方式可以将当前分类函数无损转化为目标分类函数。
生成目标检测神经网络方法装置

[发明专利]文本分类的数据处理方法、设备、存储介质-CN202111055029.6有效
发明人：张鑫睿;刘欢;王海威;陈坤斌;和为 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-09-09 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开提供了文本分类的数据处理方法、设备、存储介质及程序产品，涉及数据处理领域，尤其涉及自然语言处理、大数据、智能搜索、深度学习等领域。具体实现方案为：通过预先构建多个初始标签挖掘函数，并在测试集上对初始标签挖掘函数的目标参数进行测试，获取目标参数满足文本分类模型的训练要求的标签挖掘函数，作为最终的目标挖掘函数；使用目标标签挖掘函数，生成初始文本的分类标签，能够获取到具体应用场景中大量的带有标注的分类标签的训练数据，为文本分类模型的训练提供大量的带有精准分类标签的训练数据，极大地节省了人工标注数据的成本，提高了获取训练数据的效率。
文本分类数据处理方法设备存储介质

[发明专利]基于特征解耦的多源域适应方法-CN202110890031.9在审
发明人：徐行;张明;邵杰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-08-04 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于领域自适应领域，提出一种基于特征解耦的多源域适应方法，包括：分别提取各个域图像的域共享特征和域私有特征，获取提取损失函数并进行正交解耦，使得域私有特征和域共享特征各个维度的表示互相独立；搭建并训练分类器，通过第一分类损失函数对源域的域共享特征正确分类，通过第二分类损失函数对源域的域私有特征无法正确分类；搭建并训域判别器，通过域判别器交叉熵损失函数无法正确区分域共享特征来自哪个域；搭建解码器，通过解码器的回归损失函数对域共享特征和域私有特征的组合进行解码，使域共享特征和域私有特征耦合，重构回原始表示；计算所有损失函数的总损失函数；对组成的模型进行整体训练并对目标域图像进行分类。
基于特征多源域适应方法

[发明专利]领域自适应的观点数据分类方法及装置-CN201510316353.7有效
发明人：周光有;张小鹏;肖磊;刘婷婷;王巨宏 -专利权人：华中师范大学;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2015-06-10 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开一种领域自适应的观点数据分类方法，属于互联网技术领域。包括：确定源领域检索词矩阵及目标领域检索词矩阵；确定源领域目标函数及目标领域目标函数；根据源领域目标函数及目标领域目标函数确定总目标函数；分别确定总目标函数中各个参数的目标值；根据各个参数的目标值及源领域中的已标注观点数据，训练指定分类模型，通过训练得到的指定分类模型对目标领域的观点数据进行分类。由于总目标函数与源领域特定话题矩阵、目标领域特定话题矩阵及表示源领域与目标领域间的共享话题的枢纽矩阵有关，从而提供一种借助共享话题实现领域自适应的观点数据分类方法。由于共享话题能够减小源领域与目标领域间的差异，从而可确保分类结果的准确性。
领域自适应观点数据分类方法装置

[发明专利]基于分类的最优时频分布设计与目标识别方法-CN201510690528.0在审
发明人：陆满君;佘彩云;朱剑 -专利权人：上海无线电设备研究所
申请日： 2015-10-22 - 公布日： 2016-02-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种最优时频分布设计与目标识别方法，包含设计过程和识别过程；设计过程包含：SA1、计算训练集信号的模糊函数及模糊函数均值；SA2、选择二维径向高斯核函数为最佳核函数；SA3、迭代搜索计算最佳核函数；SA4、对训练集信号进行最佳核函数下的时频变换，提取特征值；SA5、设计训练集信号的分类器，对特征值进行分类；识别过程包含：SB1、对测试集信号进行最佳核函数下的时频变换，提取特征值；SB2、根据设计过程中得到的训练集信号的分类器，对测试集信号进行目标分类与识别。本发明将特征提取算法与分类器设计两个孤立的环节，通过最佳核函数的寻优过程实现结合，使特征提取算法获取的特征值有利于分类器设计，有效提高目标识别系统的准确度。
基于分类最优分布设计目标识别方法

[发明专利]一种车辆检测训练中网络结构的设计方法-CN202010400154.5在审
发明人：田凤彬;于晓静 -专利权人：北京君正集成电路股份有限公司
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种车辆检测训练中网络结构的设计方法，所述方法包括以下步骤：S1，设计损失函数，进行损失函数的计算：S1.1，采用二级损失函数进行训练，通过交叉熵计算第一级损失值，第一级损失函数使用目标四分类和坐标两点四值的微调；通过对数似然函数计算第二级分类中的损失函数值，第二级损失函数使用判断是否为目标的二分类和坐标两点四值的微调；S1.2，通过2‑范数计算微调中的损失值；S1.3，计算整个二级网络的损失函数时，第一级损失值占0.65，第二级分类中的损失函数值占0.35；每级中，分类损失值占0.4，坐标微调损失值占0.6；S2，设计与二级损失函数对应的网络结构：S2.1，第一级网络；S2.2，第二级网络。
一种车辆检测训练网络结构设计方法

[发明专利]一种基于嵌套式集成深度支持向量机的小样本多分类方法-CN201911130762.2在审
发明人：王为;张丽;王志雄;张梦君 -专利权人：天津师范大学
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于嵌套式集成深度支持向量机的小样本多分类方法。它采用两层集成分类技术，对小样本情况下的多类别分类任务进行分析；对于内部层，将三个不同的单核函数（径向基核函数、Sigmod核函数、多项式核函数）分别赋予给子分类器深度支持向量机（Deep SupportVector Machine,DSVM），并通过集成分类构建基分类器；对于外部层，将使用“一对其余”策略将多类别分类问题转换为多个二分类问题。最后，将利用AdaBoost框架来完成多分类任务。该方法可以有效地避免小样本情况下的“过拟合”现象，从而提高了小样本情况下穿墙人体目标识别的准确率。
一种基于嵌套集成深度支持向量样本分类方法

[发明专利]多标签分类模型的训练方法和预测标签的方法-CN202110537387.4在审
发明人：武秉泓;杨叶辉;李乾;黄海峰;王磊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种多标签分类模型的训练方法和预测标签的方法、装置、设备和介质，应用于人工智能领域，具体应用于深度学习领域和智慧医疗领域。多标签分类模型的训练方法的具体实现方案为：针对当前轮次的训练，基于训练集和预定损失函数训练多标签分类模型，得到训练后的多标签分类模型；基于验证集，确定训练后的多标签分类模型针对多个预定类别中每个类别的分类精度；以及在分类精度满足预定条件的情况下，完成对多标签分类模型的训练。其中，预定损失函数包括针对每个类别的子损失函数，子损失函数包括第一权重。针对每个类别，第一权重的取值与上一轮次的训练所确定的分类精度负相关。
标签分类模型训练方法预测

[发明专利]图像处理模型的训练方法和装置-CN202110388154.2在审
发明人：陶大程;王文;翟伟 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：该训练方法包括：利用第一域判别器，判别分类特征提取器提取的图像分类特征属于源域图像还是目标域图像；根据第一域判别器的判别结果和各分类特征的所属域标注结果，确定分类损失函数；根据定位特征提取器提取的各源域图像的定位特征，利用定位器输出各源域图像的目标定位结果，根据各源域图像的图像分类特征，利用分类器输出各源域图像的目标分类结果；根据各目标分类结果、各目标定位结果和各源域图像的训练标注，确定源域损失函数；根据分类损失函数和源域损失函数
图像处理模型训练方法装置

[发明专利]一种针对甲状腺结节的自适应分类方法及装置-CN202210088319.9有效
发明人：李小星;马璐;丁佳;吕晨翀 -专利权人：北京医准智能科技有限公司
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对甲状腺结节的自适应分类方法及装置。本发明一实施方式包括：将甲状腺结节对应的目标视频数据作为训练样本；目标视频数据均标注有征象特征标签；目标视频数据包括不同分类标准给出的TIRADS等级的数据组；并对训练样本的征象特征分类进行监督训练，得到征象分类结果和第一损失函数；之后，基于训练样本和征象分类结果，对不同数据对应的TIRADS等级的分类进行监督训练，得到第二损失函数；最后，基于第一损失函数和第二损失函数，对模型进行优化，生成结节分类模型。由此，对训练样本中征象特征分类，以及不同数据对应的TIRADS等级进行有监督的分类训练，提升了模型预测结果的准确率以及模型的泛化能力。
一种针对甲状腺结节自适应分类方法装置

[发明专利]文本分类方法和装置-CN202010468798.8在审
发明人：陈利琴;闫永泽;刘设伟 -专利权人：泰康保险集团股份有限公司;泰康在线财产保险股份有限公司
申请日： 2020-05-28 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种文本分类方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法包括：基于携带类别标签的文本数据构建第一训练样本集，基于未携带类别标签的文本数据构建第二训练样本集；对第一训练样本集进行有监督学习，并确定有监督学习下损失函数的值；对第二训练样本集进行无监督学习，并确定无监督学习下损失函数的值；根据有监督学习下损失函数的值和无监督学习下损失函数的值，确定混合损失函数的值；根据混合损失函数的值对文本分类模型的参数进行更新，以得到训练好的文本分类模型；基于训练好的文本分类模型确定待检测文本的类别通过以上步骤，不仅能够提高文本分类模型的训练效率，而且能够提高文本分类的分类准确性。
文本分类方法装置

[发明专利]翻拍图像识别模型构建方法以及翻拍图像识别方法-CN202011214074.7在审
发明人：李梦琴;喻雨峰 -专利权人：顺丰科技有限公司
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：所述翻拍图像识别模型构建方法包括：获取携带类别标签的初始样本图像数据以及初始翻拍图像识别模型，初始翻拍图像识别模型包括分类速度导向的第一分类模型层和分类精度导向的第二分类模型层；将初始样本图像数据输入第一分类模型层，得到第一损失函数以及分类错误的复杂样本图像数据；根据复杂样本图像数据和初始样本图像数据，训练第二分类模型层，得到第二损失函数；根据第一损失函数和第二损失函数，得到初始翻拍图像识别模型的综合损失函数，根据综合损失函数反向传播更新初始翻拍图像识别模型的模型参数
翻拍图像识别模型构建方法以及

[发明专利]一种融合多尺度形态学特征的组合核函数RVM高光谱分类方法-CN201210458981.5有效
发明人：孙琤 -专利权人：孙琤
申请日： 2012-11-14 - 公布日： 2017-01-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种融合多尺度形态学特征的组合核函数RVM高光谱分类方法。包括以下步骤(1)使用主成分变换对所述高光谱图像进行降维；(2)采用数学形态学变换，在所述主成分变换后的高光谱图像进行空间特征提取；(3)根据核函数的理论分别构造了基于加法，基于乘法和基于加权加法三种形式的组合核函数；使用所述组合核函数方法融合图像的光谱特征和空间特征；(4)使用本发明所述的组合核函数RVM分类器，对高光谱图像进行分类，使用AVIRIS高光谱影像进行了分类实验。与传统的基于光谱特征的RVM分类器相比，在训练时间没有明显增加的前提下，组合核函数RVM的分类精度有了显著提升。且本发明所述方法稳定性强，对样本数目不敏感。
一种融合尺度形态学特征组合函数 rvm 光谱分类方法

[发明专利]建立视频分类模型以及视频分类的方法、装置-CN201910461500.8有效
发明人：牛国成;何伯磊;肖欣延 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-05-30 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种建立视频分类模型与视频分类的方法、装置，方法包括：获取各视频及其对应的类别标注结果；分别从各视频中提取预设类型的特征，并基于各特征构建各视频对应的组合特征；将从视频中提取的各特征与该视频对应的组合特征分别作为分类模型的输入，获取分类模型针对该视频的各特征与组合特征的输出结果；根据分类模型针对视频的各特征与组合特征的输出结果与该视频对应的类别标注结果，分别获取同一个视频的各特征与组合特征对应的损失函数；根据同一个视频的各特征以及组合特征对应的损失函数确定分类模型的损失函数，并利用分类模型的损失函数调整分类模型的参数，得到视频分类模型。本发明能够提升所建立的视频分类模型的分类准确性。
建立视频分类模型以及方法装置

[发明专利]图像分类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202010529538.7有效
发明人：王诗吟 -专利权人：抖音视界有限公司
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像分类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取待分类的图像；将待分类的图像输入到分类模型中，得到图像的类别；其中，分类模型是基于校正后的损失函数对初始分类模型的参数进行调整得到的；校正后的损失函数是由误差系数对初始分类模型的损失函数进行校正得到的；误差系数是基于输入初始分类模型的样本图像的真实类别和初始分类模型对应输出的预测类别所确定的。本申请提供的图像分类方法可以提高图像分类的准确率。
图像分类方法装置电子设备计算机可读存储介质