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[发明专利]基于知识蒸馏和图像重构的遥感影像模型迁移方法-CN202210900359.9有效
发明人：刘世烁;冯鹏铭;贺广均;符晗;常江;金世超;梁银川;邹同元;韩昱;车程安;张鹏 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于知识蒸馏和图像重构的遥感影像模型迁移方法，包括：在样本充足和标注完整的数据集A中训练第一目标检测模型，获得教师模型；利用知识蒸馏对所述教师模型进行压缩，获得学生模型，并在样本不足的数据集B中进行训练；利用训练后的学生模型对与所述数据集B的数据类型相同的待测试数据进行判别，获得第一判别结果；重构所述待测试数据，使所述待测试数据与所述数据集A的数据类型相同，利用所述教师模型对重构后的待测试数据进行判别，获得第二判别结果；将所述第一判别结果和所述第二判别结果的全连接层进行加权融合，获得用于判别所述待测试数据的第二目标检测模型。该方法可实现不同类型遥感影像的模型迁移。
基于知识蒸馏图像遥感影像模型迁移方法

[发明专利]人声伴奏分离模型的训练方法、装置及电子设备-CN202310118490.4在审
发明人：许成林;郑羲光;张晨 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G10L21/0272 文献下载
摘要：本公开关于一种人声伴奏分离模型的训练方法、装置及电子设备，涉及互联网技术领域。方法包括：对于多个样本音频中的任一样本音频，基于人声伴奏分离模型中的人声伴奏分离网络对样本音频进行人声伴奏分离，得到预测人声和预测伴奏；基于人声伴奏分离模型中的人声判别器，对预测人声进行判别，得到第一判别结果；基于人声伴奏分离模型中的伴奏判别器，对预测伴奏进行判别，得到第二判别结果；基于样本音频、预测人声、预测伴奏、第一判别结果以及第二判别结果，对人声伴奏分离模型进行训练。根据本公开的技术方案，实现了提高了人声伴奏分离模型的泛化能力，也使得训练得到的人声伴奏分离模型分离的人声和伴奏的准确性提高。
人声伴奏分离模型训练方法装置电子设备

[发明专利]基于图像处理的模型训练方法、装置、设备和介质-CN202010771696.3在审
发明人：张官兴;王赟;郭蔚;黄康莹 -专利权人：绍兴埃瓦科技有限公司;上海埃瓦智能科技有限公司
申请日： 2020-08-04 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于图像处理的模型训练方法、装置、设备和介质。所述方法包括：通过待训练的生成器模型生成与训练集样本图像数据对应的预测数据；根据生成器损失函数计算生成器损失值，根据判别器损失函数计算判别器损失值；根据生成器损失值和判别器损失值，分别利用反向传播反复交替优化待训练的生成器模型和待训练的判别器模型，当达到精度要求或者预设迭代次数后，保存待训练的生成器模型的生成器模型参数和待训练的判别器模型的判别器模型参数，得到训练好的生成器模型和判别器模型。采用本方法中训练好的模型，无需通过专业资源或复杂的调校技术，就能适应性地生成与实际拍摄情况相匹配的图像，节省了资源和时间成本，并保障了成像效果。
基于图像处理模型训练方法装置设备介质

[发明专利]一种处理图像的多判别GAN网络构建方法、装置、系统和存储介质-CN202111086093.0在审
发明人：陈春晓;陈志颖;吴泽静;徐俊琪 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种处理图像的多判别GAN网络构建方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获取多类别图像数据集；(2)对数据集中的序列图像进行灰度值归一化，制作图像的分类标签；根据步骤(1)中的特定区域遮罩提取特定区域图像；(3)将数据集中的数据划分为训练集和测试集；(4)构建多判别GAN网络模型，包括生成模型G和判别模型；(5)构建损失函数，引导多判别GAN网络模型训练；(6)通过步骤(1)至(3)所获取制作的数据集和步骤(5)的损失函数，训练步骤(4)所构建的多判别GAN网络模型，生成逼真目标图像。本发明局部判别模型产生的区域梯度与整体判别模型产生的整体梯度产生叠加效应，提高生成目标图像和特定区域的图像质量。
一种处理图像判别 gan 网络构建方法装置系统存储介质

[发明专利]一种基于截断弹球损失支持向量机的水质判别方法及装置-CN202211399992.0在审
发明人：刘鹏程;李清远;阿布都赛米·阿布都克力本;饶佳慧;陆音;李艳蒙;李岑 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G01N33/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于截断弹球损失支持向量机的水质判别方法及装置，方法包括：构建基于截断弹球损失支持向量机的水质判别模型；利用训练样本数据集对所述水质判别模型进行优化，得到训练好的水质判别模型；将目标水体的水质检测数据输入训练好的水质判别模型，得到模型输出结果，并根据所述模型输出结果确定目标水体的水质判别结果。DDA0003935114930000012.JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />判别模型进行优化，推导出优化的快速训练模型；采取的算法兼具特征噪声鲁棒性和稀疏性，同时又能极大缩减该算法的训练时间，使得水质检测判别方案具备多种良好的分类性能。
一种基于截断弹球损失支持向量水质判别方法装置

[发明专利]针对脑电采集设备的脑电信号降噪模型的训练方法和系统-CN202111503309.9在审
发明人：张家伟;陈超 -专利权人：四川新源生物电子科技有限公司
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种针对脑电采集设备的脑电信号降噪模型的训练方法，该方法包括生成模拟脑电信号；通过脑电采集设备采集模拟脑电信号，得到对应的采集脑电信号，采集脑电信号带有脑电采集设备带来的噪声；基于采集脑电信号训练降噪模型，得到脑电采集设备对应的脑电信号降噪模型；训练包括：通过降噪模型处理采集脑电信号，得到降噪后脑电信号；通过判别模型处理降噪后脑电信号，得到对应的判别结果，判别结果反映判别模型判别被处理的数据为对应的干净脑电信号的概率；根据判别结果调整降噪模型的模型参数。
针对采集设备电信号模型训练方法系统

[发明专利]具有童声判别的语音识别模型、方法、装置及存储介质-CN202210517274.2在审
发明人：郎芬玲;崔潇潇 -专利权人：北京探境科技有限公司
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有童声判别的语音识别模型、方法、装置及存储介质，该模型包括：具有编码器、解码器和线性输出部分的transformer模型和全连接网络，transformer模型为语音识别的基础模型，全连接网络接收编码器的输出进行童声判别特征提取，输出童声判别结果；或者，包括：具有编码器、解码器和线性输出部分的transformer模型和全连接网络，transformer模型为语音识别的基础模型，全连接网络接收编码器的输出进行童声判别特征提取，将提取的童声判别特征输出至解码器进行童声判别。通过实施本发明，构建的模型不仅能实现语音识别功能，还能识别是否为童声，节省了资源，降低算力。
具有童声别的语音识别模型方法装置存储介质

[发明专利]判别模型的训练方法、数据处理方法、装置及设备-CN202210910876.4在审
发明人：王羽;潘滢炜;姚霆;梅涛 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供一种判别模型的训练方法、数据处理方法、装置及设备，应用于数据处理技术领域，判别模型的训练方法包括：获取待训练样本数据；将分布内数据和分布外数据，输入判别模型，提取分布内数据对应的分布内数据特征，和分布外数据对应的分布外数据特征；迭代执行在不同特征维度，确定随机的数据特征对的独立性，获得第一损失值，基于第一损失值调整判别模型的模型参数的步骤；其中，数据特征对包括：分布内数据特征和分布外数据特征；直至迭代次数达到预设值的情况下，确定判别模型训练完成。本公开用以解决现有技术中的判别模型识别分布外数据准确性低的问题，实现提高判别模型识别分布外数据的准确性。
判别模型训练方法数据处理装置设备

[发明专利]图像分割模型训练和图像分割方法、装置、设备-CN202010939651.2在审
发明人：邓启力 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了图像分割模型训练方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：使用第一分割结果集和第二分割结果集，训练判别模型，得到训练后的判别模型；将第二图像集中的每个图像输入到上述待训练图像分割模型中生成分割结果，得到分割结果集；将上述分割结果集中每个分割结果输入到上述训练后的判别模型中生成判别结果，得到判别结果集；响应于确定上述待训练图像分割模型未训练完成，基于上述判别结果集，调整上述待训练图像分割模型中的参数。该实施方式通过使待训练图像分割模型的输出接近预训练图像分割模型的输出，使待训练图像分割模型结构简单时也不易产生过拟合问题，从而保证了模型输出结果的质量。
图像分割模型训练方法装置设备

[发明专利]奖励模型处理方法、电子设备、介质和计算机程序产品-CN202011407855.8在审
发明人：侯政旭;刘亚飞;赵瑞辉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：提供了奖励模型处理方法、电子设备、介质和计算机程序产品。处理方法可以包括：获取多轮次样本对话，每轮次样本对话包括样本问句以及对应的样本答句；利用判别器模型构造奖励模型，基于每轮次样本对话，迭代地对生成器模型和判别器模型进行训练，直至两个模型满足预设平衡条件；其中，每轮次样本对话对应于一次训练回合，在每次训练回合中：利用生成器模型基于当前和先前轮次样本对话生成伪样本对话，伪样本对话包括当前轮次样本对话中的样本问句以及对应的预测答句；利用判别器模型基于当前、先前轮次样本对话和伪样本对话生成判别结果；以及基于判别结果调整生成器模型的参数以及基于生成器模型生成的伪样本对话调整判别器模型的参数。
奖励模型处理方法电子设备介质计算机程序产品

[发明专利]一种基于支持向量机的燃料种类在线识别方法-CN200910236239.8无效
发明人：徐立军;李小路;谭丞 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2009-10-28 - 公布日： 2010-05-05 - 主分类号： G01N31/12 文献下载
摘要：本发明公开一种基于支持向量机的燃料种类在线识别方法，通过三个光电传感器探测得到已知燃料燃烧火焰中红外、可见光和紫外三个波段的辐射信号，基于辐射信号的正交化特征值建立燃料种类判别模型，所述模型通过联合概率密度判别模型和支持向量机模型相互结合得到；通过三个光电传感器探测得到待识别燃料在三个波段上的辐射信号，将得到的正交化特征值输入建立的燃料种类判别模型中，若判别模型判断待识别燃料为新燃料，则保存该组正交化特征值，用于完善和更新判别模型；否则，判别模型直接输出燃料的类别
一种基于支持向量燃料种类在线识别方法

[发明专利]一种基于土壤参数的中药产地判别系统及方法-CN202110754881.6有效
发明人：肖林杰;焦鹏 -专利权人：北京微芯区块链与边缘计算研究院
申请日： 2021-07-05 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于土壤参数的中药产地判别系统及方法，包括输入测定模块，输入测定模块获取用户输入的中药种类信息，对从中药上刮取的土壤进行测量，获得土壤测定结果；识别判断模块，识别判断模块获取中药种类信息和土壤测定结果，对土壤测定结果进行预处理和特征选择，通过预先构建的神经网络模型、线性判别模型和XGBoost模型对预处理和特征选择后的数据进行判别分析，获得相应种类中药的产地判别结果；以及反馈模块，反馈模块输出产地判别结果该系统通过对中药附着土壤参数的测量判断中药产地，通过神经网络模型、线性判别模型以及XGBoost模型构建土壤参数与中药产地间的关系，产地判别更加便捷高效，判定结果更加准确可靠。
一种基于土壤参数中药产地判别系统方法

[发明专利]生成器模型训练及人脸重构生成方法、装置及存储介质-CN202211225684.6在审
发明人：郑霄龙;杜沛伦;马华东;刘亮 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-10-09 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种生成器模型训练及人脸重构生成方法、装置及存储介质，该方法包括：图像重构生成步骤，获取真实人脸图像输入到生成器模型中，由生成器模型对真实人脸图像重构生成人脸重构图像；图像局部一致性强化步骤，将人脸重构图像随机裁剪为多个随机图像块并进行配对，计算各图像块对内的特征距离，计算局部特征一致性损失并更新生成器模型的参数；图像判别步骤，将图像输入到判别器模型中，由判别器模型输出图像真假的结果，计算真假判别损失并更新判别器模型的参数；重复以上3个步骤，并通过随机梯度下降法交替更新生成器模型和判别器模型的参数，训练以获得生成器模型。
生成器模型训练人脸重构生成方法装置存储介质

[发明专利]对话模型训练、对话生成方法、系统、计算机和存储介质-CN202111338580.1在审
发明人：刘伟硕 -专利权人：北京明略软件系统有限公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请涉及一种对话模型训练、对话生成方法、系统、计算机和存储介质，其中，对话模型包括生成器和判别器，该对话模型训练方法包括：数据集获取步骤，获取包括样本语句及其真实回复语句的训练数据集；判别器训练步骤，将样本语句输入生成器生成伪造回复语句，将其结合真实回复语句构造判别器训练集后，输入判别器判别是否真实；生成器训练优化步骤，获取判别器训练步骤的判别结果，基于判别器的判别结果抑制或放大样本的损失数值，直至生成器的损失函数不再下降；交替训练步骤，交替执行生成器训练优化步骤或判别器训练步骤，直至判别器及生成器的损失函数均不再下降。通过本申请，提高对话模型的鲁棒性和准确率，提高对话生成的准确率。
对话模型训练生成方法系统计算机存储介质

[发明专利]一种改进GAN模型的图像生成方法-CN201911181133.2有效
发明人：舒军;李振亚;杨露;吴柯;蒋明威;邓明舟;舒心怡;潘健;王淑青 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进GAN模型的图像生成方法，首先读取本地已有的原始图像样本；预训练改进LeNet模型；将改进LeNet模型当做改进GAN模型的判别模型；根据原始GAN模型的生成模型设计改进GAN模型的生成模型；以随机噪声为生成模型的输入，经过反卷积操作后得到生成的图像样本；以生成的图像样本和已有的原始图像样本为判别模型的输入，得到图片是真的概率，并将结果返回给步骤3中的判别模型和步骤4中的生成模型；判别模型更新参数来更好的分辨图片的真假，生成模型生成更加真实的图片；生成模型和判别模型相互竞争，相互促进，训练N步后结束，最终生成模型生成真实的样本。
一种改进 gan 模型图像生成方法