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公开(公告)号：CN108960283B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201810540204.2
申请日：2018-05-30
申请人： 北京市商汤科技开发有限公司
摘要： 本公开涉及一种分类任务增量处理方法及装置、电子设备和存储介质。其中所述方法包括：利用第一数据样本获得对应于所述第一数据样本的第一任务模型，该第一任务模型用于执行第一任务；基于第一任务模型和当前的第二任务模型确定预设损失函数，该第二任务模型用于执行第二任务；至少基于所述预设损失函数、第一数据样本、第一任务模型和第二任务模型，建立多任务模型，其中，所述多任务模型用于执行第三任务，所述第三任务包括第一任务和/或第二任务。本公开实施例可以在不需要使用全部数据样本的情况下，实现分类任务的增量处理。
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公开(公告)号：CN110210560A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910472078.6
申请日：2019-05-31
申请人： 北京市商汤科技开发有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本申请实施例提供了一种分类网络的增量训练方法、分类方法及装置、设备及存储介质。所述方法，包括：利用第一分类网络对多个类别的多个训练图像样本进行特征提取，得到所述多个训练图像样本的第一样本特征，其中，所述多个训练图像样本包括：第一数量的老类别图像样本及第二数量的新类别图像样本，所述第二数量大于所述第一数量；对所述多个训练图像样本的第一样本特征进行归一化处理，得到多个训练图像样本的第一归一化特征；基于所述多个训练图像样本的第一归一化特征，确定网络损失；基于所述网络损失，调整所述第一分类网络的网络参数。
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公开(公告)号：CN110210560B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201910472078.6
申请日：2019-05-31
申请人： 北京市商汤科技开发有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本申请实施例提供了一种分类网络的增量训练方法、分类方法及装置、设备及存储介质。所述方法，包括：利用第一分类网络对多个类别的多个训练图像样本进行特征提取，得到所述多个训练图像样本的第一样本特征，其中，所述多个训练图像样本包括：第一数量的老类别图像样本及第二数量的新类别图像样本，所述第二数量大于所述第一数量；对所述多个训练图像样本的第一样本特征进行归一化处理，得到多个训练图像样本的第一归一化特征；基于所述多个训练图像样本的第一归一化特征，确定网络损失；基于所述网络损失，调整所述第一分类网络的网络参数。
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公开(公告)号：CN108960283A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810540204.2
申请日：2018-05-30
申请人： 北京市商汤科技开发有限公司
CPC分类号： G06K9/6267 , G06K9/6218
摘要： 本公开涉及一种分类任务增量处理方法及装置、电子设备和存储介质。其中所述方法包括：利用第一数据样本获得对应于所述第一数据样本的第一任务模型，该第一任务模型用于执行第一任务；基于第一任务模型和当前的第二任务模型确定预设损失函数，该第二任务模型用于执行第二任务；至少基于所述预设损失函数、第一数据样本、第一任务模型和第二任务模型，建立多任务模型，其中，所述多任务模型用于执行第三任务，所述第三任务包括第一任务和/或第二任务。本公开实施例可以在不需要使用全部数据样本的情况下，实现分类任务的增量处理。
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公开(公告)号：CN106228188B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201610586139.8
申请日：2016-07-22
申请人： 北京市商汤科技开发有限公司
发明人： 潘薪宇
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明实施例公开了一种聚类方法、装置及电子设备，该方法包括：获取M个样本数据中每两个样本数据之间的样本间相似度，M为正整数；根据获取的样本间相似度将所述M个样本数据合并为N个初始化聚类簇，N为小于M的正整数；对所述N初始化聚类簇进行聚类合并，得到所述M个样本数据对应的多个聚类簇。应用本发明实施例，有效地提高了聚类速度。
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公开(公告)号：CN106228188A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610586139.8
申请日：2016-07-22
申请人： 北京市商汤科技开发有限公司
发明人： 潘薪宇
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06F16/285 , G06F7/08 , G06F7/14 , G06K9/6222 , G06K9/6215
摘要： 本发明实施例公开了一种聚类方法、装置及电子设备，该方法包括：获取M个样本数据中每两个样本数据之间的样本间相似度，M为正整数；根据获取的样本间相似度将所述M个样本数据合并为N个初始化聚类簇，N为小于M的正整数；对所述N初始化聚类簇进行聚类合并，得到所述M个样本数据对应的多个聚类簇。应用本发明实施例，有效地提高了聚类速度。
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