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公开(公告)号：CN118628876A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411115733.X
申请日：2024-08-14
Applicant: 珠海亿智电子科技有限公司 , 北京科技大学 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/778 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774
Abstract: 本发明适用计算机视觉感知领域和模型压缩技术领域，提供了一种目标检测模型的量化感知训练方法，该方法包括：构建待量化的目标检测模型的目标损失函数，该目标损失函数包括分类损失函数、回归损失函数以及任务和谐约束损失函数，基于目标损失函数，对目标检测模型进行量化感知训练，直至该目标损失函数收敛，从而使得分类任务和回归任务之间的关系变得越来越和谐，避免了不和谐的预测框的出现，提高了量化后目标检测模型在NMS后的检测性能。
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公开(公告)号：CN118628876B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411115733.X
申请日：2024-08-14
Applicant: 珠海亿智电子科技有限公司 , 北京科技大学 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/778 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774
Abstract: 本发明适用计算机视觉感知领域和模型压缩技术领域，提供了一种目标检测模型的量化感知训练方法，该方法包括：构建待量化的目标检测模型的目标损失函数，该目标损失函数包括分类损失函数、回归损失函数以及任务和谐约束损失函数，基于目标损失函数，对目标检测模型进行量化感知训练，直至该目标损失函数收敛，从而使得分类任务和回归任务之间的关系变得越来越和谐，避免了不和谐的预测框的出现，提高了量化后目标检测模型在NMS后的检测性能。
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公开(公告)号：CN102298622B
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201110230220.X
申请日：2011-08-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于锚文本的聚焦网络爬虫搜索方法及其系统，所述方法主要包括：从URL优先级队列中获取URL，并依据URL从Internet下载得到Web页面；对下载的Web页面进行解析，提取URL及其锚文本；对提取出的URL及其锚文本进行筛选；采用TF-IDF与LSI相结合的算法来计算URL的主题相关度，并将符合条件的URL放入优先级队列中；所述系统包括：URL优先级队列、网络爬虫下载器、Web页面库、URL解析器、URL筛选器以及主题相关性判断器。通过采用所述基于锚文本的聚焦网络爬虫搜索方法及其系统，本发明提高了聚焦网络爬虫爬行结果的主题相关度及爬行效率。
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公开(公告)号：CN102298622A
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN201110230220.X
申请日：2011-08-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于锚文本的聚焦网络爬虫搜索方法及其系统，所述方法主要包括：从URL优先级队列中获取URL，并依据URL从Internet下载得到Web页面；对下载的Web页面进行解析，提取URL及其锚文本；对提取出的URL及其锚文本进行筛选；采用TF-IDF与LSI相结合的算法来计算URL的主题相关度，并将符合条件的URL放入优先级队列中；所述系统包括：URL优先级队列、网络爬虫下载器、Web页面库、URL解析器、URL筛选器以及主题相关性判断器。通过采用所述基于锚文本的聚焦网络爬虫搜索方法及其系统，本发明提高了聚焦网络爬虫爬行结果的主题相关度及爬行效率。
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