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[发明专利]图特征缓存方法-CN202310350352.9在审
发明人：孙杰;沈雯婷;王磊;于文渊;李永;周靖人;苏立 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T1/60 文献下载
摘要：本说明书实施例提供图特征缓存方法，其中所述图特征缓存方法包括：获取样本图，其中，样本图基于多个样本节点数据以及各样本节点数据之间的关联关系构建；根据训练平台中计算单元组的数量和样本图中样本节点数据间的关联关系分布，分割样本图，获得多个样本子图，其中，计算单元组包括具有连接关系的至少两个计算单元；基于多个样本子图，确定各计算单元组中计算单元的采样信息；将采样信息对应分发至各计算单元，以使各计算单元基于采样信息对图特征进行采样并缓存，并基于图特征对图处理模型进行训练。通过确定各计算单元对应的采样信息，减少控制单元与计算单元之间的数据传输，进而提升后续对图处理模型的训练效率。
特征缓存方法

[发明专利]特征图数据的指示-CN202180071715.4在审
发明人：谢尔盖·尤里耶维奇·伊科宁;亚历山大·亚历山德罗维奇·卡拉布托夫;米哈伊尔·维亚切斯拉沃维奇·索苏尔尼科夫;维克多·阿列克谢耶维奇·斯蒂平;伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T1/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于采用神经网络的系统的特征图信息的高效指示。特别地，在解码器侧，根据从码流中解析的信息，获取存在指示符。根据所述获取的存在指示符的值，解析与特征图区域相关的其它数据或不进行所述解析。例如，所述存在指示符可以是表示所述码流中是否包括特征图数据的区域存在指示符，或者可以是表示所述码流中是否包括与所述特征图数据相关的边信息。类似地，本发明提供了一种编码方法以及编码和解码设备。因此，可以更高效地处理所述特征图数据，包括通过应用旁路降低解码复杂性以及减少传输数据的量。
特征数据指示

[发明专利]基于特征图确定消失点-CN201911277646.3在审
发明人：郭玉亮;崔泰恩;菜家伟;陈光;张伟德 -专利权人：百度（美国）有限责任公司
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G01C25/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于特征图确定消失点。在一些实现方式中，提供了一种方法。该方法包括获得描绘自动驾驶车辆(ADV)所处环境的图像。该方法还包括基于图像使用第一神经网络确定多个线指示符。
基于特征确定消失

[发明专利]特征图处理方法和装置-CN202210190064.7在审
发明人：尚垚威;张淮声 -专利权人：格兰菲智能科技有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种特征图处理方法和装置。所述方法包括：确定用于卷积运算的输入特征图，多个卷积核，以及与输入特征图对应的输出特征图的维度信息；获取用于组成输出特征图的各输出图像块的第一尺寸信息，基于第一尺寸信息以及维度信息，得到多个线程束；获取各个线程束分别对应的用于组成输入特征图的输入图像块以及通过各个线程束包含的多个线程分别读取对应的多个卷积核；控制各个线程束根据对应的输入图像块，以及包含的多个线程分别对应的卷积核，得到各个线程束多个输出通道的输出图像块；基于多个输出通道的输出图像块，得到多个输出通道的输出特征图采用本方法能够提高特征图的处理效率。
特征处理方法装置

[外观设计]教具（多图特征演绎仪）-CN202130241009.2有效
发明人：郭庆松 -专利权人：江苏凤凰教育出版社有限公司
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： 19-07 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：教具（多图特征演绎仪）。2.本外观设计产品的用途：用作儿童学习、智力开发的教具。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与色彩的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：使用状态参考图2。5.请求保护的外观设计包含色彩。
教具特征演绎

[发明专利]基于随机类和图拓扑特征的图注入攻击-CN202310464589.X在审
发明人：关东海;吕飞;袁伟伟 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06N3/042 文献下载
摘要：最近的研究表明GNN容易受到对抗性攻击，即攻击者能够通过故意扰乱图结构或节点特征来欺骗GNN。由于攻击的破坏性和不可知性，对GNN的脆弱性和鲁棒性进行研究意义重大。在这篇文章中，我们研究了最近引入的关于图的真实攻击场景，图注入攻击(GIA)。我们提出了一种联合图注入攻击(JGIA)方法，实现高效的、性能均衡的注入。此方法基于随机类和图拓扑特征的结合，前者通过在注入时将每个攻击节点连接到图中随机的同类的节点上，从而降低原有图的分类准确度；后者通过拓扑结构和特征相似性来计算节点得分，选择脆弱节点进行攻击。
基于随机拓扑特征注入攻击

[发明专利]图象特征编码方法以及图象检索方法-CN99815675.2有效
发明人：关口俊一;山田悦久;J·周;浅井光太郎 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 1999-01-29 - 公布日： 2002-01-30 - 主分类号： H04N7/24 文献下载
摘要：特征编码部5提取和编码视频信号102的特征量,生成特征数据流103。特征鉴别部11对特征数据流103解码的解码特征量109和来自用户的检索标题108进行匹配,检索用户要求的视频内容111。
图象特征编码方法以及检索

[发明专利]图特征提取、脂水分配系数预测方法及图特征提取模型-CN202011159909.3在审
发明人：周文彪 -专利权人：北京望石智慧科技有限公司
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种图特征提取、脂水分配系数预测方法及图特征提取模型，其中，图特征提取方法包括：获取待提取特征图，待提取特征图由多个节点以及连接具有关联关系的节点的边组成；将待提取特征图输入到图特征提取模型进行特征提取，得到每一个节点的特征，图特征提取模型包含多个卷积层和GRU网络层，多个卷积层与GRU网络层间隔设置，通过GRU网络层进行具有关联关系节点的特征融合；将最后一层卷积层输出的每一个节点的特征输入到归并层进行特征融合，得到待提取特征图的特征。本发明在每次卷积操作时使用了GRU网络层来把具有关联关系节点的特征信息融合起来，使得网络的表达能力更好，更适合表达图内部节点之间的相互作用，减少前期的提取工作量。
特征提取水分系数预测方法模型

[发明专利]特征图的处理方法及装置-CN202110908982.4在审
发明人：王丹;刘浩;赵珍妮;徐卓然;许新玉 -专利权人：京东鲲鹏（江苏）科技有限公司
申请日： 2021-08-09 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本申请公开了一种特征图的处理方法及装置。方法的一具体实施方式包括：通过与初始特征图的多个通道一一对应的多个卷积核，对初始特征图进行特征提取，得到中间特征图；根据中间特征图的多个通道，确定初始特征图的多个通道一一对应的权重；根据初始特征图和初始特征图的多个通道一一对应的权重，得到最终特征图。本申请提供了一种针对于特征图的处理方式，突出了最终特征图中不同通道的重要性，提高了特征图的表现力。
特征处理方法装置

[发明专利]特征图编解码方法和装置-CN202210300566.0在审
发明人：师一博;葛运英;王晶;毛珏;赵寅;杨海涛 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： H04N19/13 文献下载
摘要：本申请提供了特征图编解码方法和装置。涉及基于人工智能(AI)的数据编解码技术领域，具体设计基于神经网络的数据编码解码技术领域。其中特征图解码方法包括：获取待解码特征图的码流，该待解码特征图包括多个特征元素；基于该码流，获得每个特征元素对应的第一概率估计结果，该第一概率估计结果包括第一峰值概率；基于第一阈值和每个特征元素对应的第一峰值概率，从多个特征元素中确定第一特征元素的集合和第二特征元素的集合；基于该第一特征元素的集合和第二特征元素的集合，得到该解码特征图。通过概率估计结果和每个特征元素对应的第一峰值概率确定每个特征元素的解码方式，能在降低编解码复杂度的同时提升编解码性能。
特征解码方法装置

[发明专利]通过指示特征图数据进行解码-CN202080108060.9在审
发明人：谢尔盖·尤里耶维奇·伊科宁;米哈伊尔·维亚切斯拉沃维奇·索苏尔尼科夫;亚历山大•亚历山德罗维奇•卡拉布托夫;蒂莫菲·米哈伊洛维奇·索洛维耶夫;王彪;伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T1/40 文献下载
摘要：具体地，从所述码流中获取两个或多个特征图元素集。每个特征图元素集与特征图相关。然后，所述两个或多个特征图元素集中的每个分别输入多个级联层中的两个或多个特征图处理层。
通过指示特征数据进行解码

[发明专利]通过指示特征图数据进行编码-CN202080108179.6在审
发明人：谢尔盖·尤里耶维奇·伊科宁;米哈伊尔·维亚切斯拉沃维奇·索苏尔尼科夫;亚历山大·亚历山德罗维奇·卡拉布托夫;蒂莫菲·米哈伊洛维奇·索洛维耶夫;王彪;伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： H04N19/117 文献下载
摘要：在所述处理中，特征图是由所述层生成的。至少两个不同层处理(输出)的所述特征图具有不同的分辨率。在所述处理中，从所述级联层中选择一个层，所述层与生成最低分辨率特征图的层(例如，潜在空间)不同。
通过指示特征数据进行编码

[发明专利]图特征处理的方法及装置-CN202010114823.2有效
发明人：张屹綮;张天翼;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种图特征处理的方法和装置。根据该方法，首先根据关系数据，构建关系网络图，其中关系数据包括用户参与的交互事件记录；关系网络图包括多个用户节点，以及基于交互事件形成的有向边。然后，将该关系图分割为多个子图，其中包括用于用户分类模型训练的第一子图。对于第一子图中各个节点，获取节点的低阶特征，其中包括节点的度。然后，还对于基于第一子图得到的无向图中的各个节点，获取节点的高阶特征，其中包括多阶H指数，每阶H指数表示，满足H个邻居节点的上一阶H指数大于等于H的最大H值；其中0阶H指数为节点的度。于是，可以基于低阶特征和高阶特征，生成备选特征集，作为训练用户分类模型的备选特征。
特征处理方法装置

[发明专利]基于特征加强的图压缩方法-CN201910799520.6有效
发明人：陈晋音;李玉玮;林翔 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06F16/904 文献下载
摘要：一种基于特征加强的图压缩方法，应用于社交网络数据集的分类，根据图分类模型端到端的特点，采用分类准确率对输入的图的邻接矩阵求梯度的方法得到该模型拟合函数下所有连边的权重系数，根据其权重系数的绝对值进行连边重要性排序，将其与传统的连边重要性指标计算得到的连边排序进行重合率计算对比，在连边重合率最大的情况下确定关键连边的数量，保留其关键连边，删除剩余的连边和孤立的节点得到压缩后的图，再将其压缩后的图输入相同的图分类模型进行训练和测试
基于特征加强压缩方法

[发明专利]评估数据流图的特征-CN201180040705.0有效
发明人： M.布克斯鲍姆;D.V.费因豪斯;T.瓦克林 -专利权人：起元技术有限责任公司
申请日： 2011-08-25 - 公布日： 2013-04-24 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：评估表示数据流图（302）的一个或多个特征的一个或多个表达式（324），数据流图（302）包括表示数据处理组件（308、310）的顶点，顶点由表示组件之间的工作元素的流的链接（326、328）连接。评估表达式包括：定义包括一个或多个字段（320A-D）的数据结构，在数据流图的执行期间收集与数据流图的一个或多个组件关联的追踪信息，将与追踪信息关联的值存储在一个或多个字段中，并利用存储在一个或多个字段中的值代替一个或多个表达式的一个或多个变量
评估数据流特征

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