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公开(公告)号：CN111626212B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202010463332.9
申请日：2020-05-27
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明公开了一种图片中对象的识别方法和装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：将待识别对象的第一图片和第二图片输入到满足正样本图片对是正样本图片对集合中距离最大的特征，负样本图片对是负样本图片对集合中距离最小的特征的损失函数的目标神经网络模型中目的，即目标神经网络模型满足具有两张图片中相同对象的距离更小，不同对象的距离更大，换句话说，目标神经网络模型满足类内的正样本图片对的距离更小与类间的负样本图片对的距离更大，从而可以精确的识别两张图片中存在的目标对象是否是同一个目标对象的技术效果，进而解决了图像中对象识别的准确性较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN115604510A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202110766382.9
申请日：2021-07-07
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司(CN)
IPC分类号： H04N21/258 , H04N21/466 , H04N21/845
摘要： 本申请实施例公开了一种视频推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，可以获取目标对象的历史浏览视频和待推荐视频；对历史浏览视频中视频帧进行高光视频帧识别，得到至少一个目标视频片段；对目标视频片段内的视频帧进行特征提取，得到每个目标视频片段对应的特征信息；根据目标视频片段的特征信息和待推荐视频的特征信息，计算目标视频片段与待推荐视频之间的相似度；根据相似度从目标视频片段中选择参考视频片段；从待推荐视频确定与参考视频片段相似的目标推荐视频片段，并向目标对象推荐目标推荐视频片段；本申请实施例能够充分利用历史浏览视频中的非高光视频帧，并满足用户具有至少一种偏好的需求，从而能够提高视频推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN107679525B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201711060265.0
申请日：2017-11-01
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司 , 腾讯云计算(北京)有限责任公司
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明实施例提供一种图像分类方法、装置及计算机可读存储介质，包括：获得原始图像、以及所述原始图像中所包括的对象的类别；调整所述原始图像的显示参数满足取值条件；根据所述显示参数的分布需要满足的分布条件，对所述原始图像的所述显示参数进行变换获得新图像；基于调整后的原始图像和新图像构造的训练集、以及所包括对象的类别，训练神经网络模型；基于训练后的所述神经网络模型，判断待预测图像中所包括对象的类别。
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公开(公告)号：CN111091177B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201911100168.9
申请日：2019-11-12
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本申请公开了一种模型压缩方法、装置、电子设备和存储介质；该方法涉及人工智能领域中的机器学习方向，通过待压缩的学生网络和教师网络分别对检测样本提取特征，得到所述检测样本的第一特征和第二特征；计算第一特征和第二特征的特征差异；基于所述特征差异，对所述学生网络进行调整；对调整后的学生网络进行裁剪；对裁剪后的学生网络进行预设迭代压缩处理，以得到满足预设压缩条件的学生网络；本申请可以通过对学生网络进行裁剪和迭代压缩处理，实现对学生网络的压缩，同时还使用教师网络对学生网络的性能进行调整，以补偿压缩带来的学生网络性能和精度下降，使得在压缩模型的同时保证压缩后模型的性能。
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公开(公告)号：CN112733970A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110344857.5
申请日：2021-03-31
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本申请公开了一种无监督领域自适应的图像分类模型处理方法、图像分类方法、装置、计算机设备及存储介质，属于人工智能技术领域。本申请通过在图像分类模型训练阶段，分别获取源域图像和目标域图像的特征的空间分布，基于两个数据域的特征在空间分布上的相似性，确定两个数据域对应的参考分布信息，应用参考分布信息对对应数据域的特征进行归一化处理，使两个数据域的特征在分布上更接近，图像分类模型根据归一化处理后的特征输出图像分类结果以及模型训练，基于上述方法对图像分类模型进行迭代训练，能够使模型提取到的两个数据域的特征的相似性提高，从而使模型能够逐渐适用于对目标域图像的处理，提高模型在目标域图像处理任务中的模型表现。
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公开(公告)号：CN112052838A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202011077501.1
申请日：2020-10-10
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明实施例公开了一种对象流量数据监控方法、装置以及可读存储介质，该对象流量数据监控方法包括：获取针对目标环境的监控视频中的原始边界线；根据所述原始边界线在所述监控视频中确定轨迹缓冲区，所述轨迹缓冲区包括基于所述原始边界线所构建的虚拟边界线；所述监控视频还包括基于所述虚拟边界线所构建的行为预测区域；获取所述监控视频中的运动物体对应的行为轨迹；根据所述行为轨迹与所述行为预测区域以及所述虚拟边界线之间的位置关系，确定所述运动物体对应的行为属性；根据所述行为属性，确定所述目标环境中的物体流量数据。采用本发明实施例，可以实现对物体流量数据的精准统计，特别对商超场景下的客流大数据挖掘有重要作用。
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公开(公告)号：CN111368943B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010458657.8
申请日：2020-05-27
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于人工智能与云服务器的图像中对象的识别方法和装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：在获取到第一图片与第二图片之后，获取第一图片的第一特征图和第二图片的第二特征图，其中，第一图片中包括第一对象，第二图片中包括第二对象；获取第一特征图中的每一个像素与第二特征图中的每一个像素，得到第一像素集；确定第一像素集中的任意两个像素之间的相似度，得到二维矩阵；将二维矩阵中的小于第一预定阈值的相似度调整为第一预定阈值，得到二维邻接矩阵；对二维邻接矩阵进行处理，得到第一识别结果。本发明解决了比对图片中对象是否为同一对象准确度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN111222399A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911046040.9
申请日：2019-10-30
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本申请公开了一种图像中的对象标识信息识别方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取待识别对象图像；基于对象标识信息识别模型，得到所述待识别对象图像所对应的对象标识信息；所述对象标识信息识别模型的训练方法包括：构建预设机器学习模型，并将预设机器学习模型确定为当前机器学习模型；将样本对象图像集输入所述当前机器学习模型，确定每个样本对象图像的图像特征；确定每类图像特征子集的类中心；基于所述每类图像特征子集的类中心，确定交叉熵损失值；基于所述交叉熵损失值，确定对象标识信息识别模型。采用本申请构建的对象标识信息识别模型，进行对象标识信息的识别处理，提高了图像中对象标识信息的识别准确率。
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公开(公告)号：CN111027442A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911223130.0
申请日：2019-12-03
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本申请公开了一种用于行人重识别的模型识别方法、装置、设备及介质，所述方法属于计算机视觉领域，所述方法包括：获取主模型和辅助模型；对无标签样本集中的样本进行聚类，得到聚类成功样本和聚类失败样本；通过所述辅助模型从所述聚类失败样本中挖掘出第一样本子集；与所述聚类成功样本中的第二样本子集组合为混合样本子集；采用所述混合样本子集对所述主模型进行训练；通过所述主模型从所述聚类成功样本中挖掘出第三样本子集；采用所述第三样本子集对所述辅助模型进行训练；交替迭代上述两个步骤至满足结束条件，将训练后的所述主模型确定为应用于所述行人重识别的模型。
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公开(公告)号：CN110796141A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911003062.7
申请日：2019-10-21
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明实施例公开一种目标检测方法及相关设备，在进行目标检测时，可获取待检测图像的初始预测信息，初始预测信息不仅包括初始预测边框以及对应的初始预测类别置信度，还包括反映初始预测边框与目标边框之间的偏移程度的初始预测偏移度；再根据初始预测类别置信度和初始预测偏移度对初始预测信息进行筛选，过滤部分初始预测信息，以获得目标最终的预测信息，预测信息包括预测边框以及对应的预测类别置信度；由于是依据初始预测类别置信度和初始预测偏移度两者进行初始预测信息的筛选，不仅可以减少目标检测时生成的目标的预测信息的数量，还可以有效提高无效预测信息的过滤准确度，保留关于目标有效的预测信息，有助于提高目标检测的检测准确率。
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