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公开(公告)号：CN117975484B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410360324.X
申请日：2024-03-27
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
发明人： 彭瑾龙
IPC分类号： G06V30/19 , G06V30/148 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请实施例提供了一种变化检测模型的训练方法、变化检测方法、装置及设备。训练方法包括：由变化检测模型提取图像对中第一图像的第一图像特征和第二图像的第二图像特征；将第一图像特征和第二图像特征分别与目标文本的文本特征进行融合得到第一融合特征和第二融合特征，基于第一融合特征和第二融合特征得到第二图像相对于第一图像的变化检测结果，基于该变化检测结果和图像对的标签信息确定模型损失；基于模型损失调整变化检测模型的模型参数。通过采用上述的训练方法，可以有效提升变化检测模型的性能及泛化能力。
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公开(公告)号：CN117975484A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410360324.X
申请日：2024-03-27
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
发明人： 彭瑾龙
IPC分类号： G06V30/19 , G06V30/148 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请实施例提供了一种变化检测模型的训练方法、变化检测方法、装置及设备。训练方法包括：由变化检测模型提取图像对中第一图像的第一图像特征和第二图像的第二图像特征；将第一图像特征和第二图像特征分别与目标文本的文本特征进行融合得到第一融合特征和第二融合特征，基于第一融合特征和第二融合特征得到第二图像相对于第一图像的变化检测结果，基于该变化检测结果和图像对的标签信息确定模型损失；基于模型损失调整变化检测模型的模型参数。通过采用上述的训练方法，可以有效提升变化检测模型的性能及泛化能力。
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公开(公告)号：CN114764870A
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202111646817.2
申请日：2021-12-29
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/778 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本申请涉及一种对象定位模型处理方法、装置、计算机设备和存储介质，以及一种对象定位方法、装置、计算机设备和存储介质。该对象定位模型处理方法包括：基于训练样本图像的图像特征及对象定位模型的回归网络确定回归区域；基于训练样本图像对应的目标对象标注区域计算回归准确度，基于回归准确度计算回归损失；基于训练样本图像的图像特征及对象定位模型的分类网络确定分类置信度，基于分类置信度计算分类损失；基于回归准确度更新分类损失，并基于分类置信度更新回归损失；根据更新后的分类损失和更新后的回归损失训练对象定位模型，得到训练后的对象定位模型；训练后的对象定位模型用于对输入图像进行对象定位。采用本方法能够提高定位准确性。
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公开(公告)号：CN112733794A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110088338.7
申请日：2021-01-22
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本申请公开了一种人脸图像的视线矫正方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：从人脸图像中获取待矫正眼部图像；对待矫正眼部图像进行特征提取处理，得到待矫正眼部图像的特征信息；基于特征信息和目标视线方向，对待矫正眼部图像进行视线矫正处理，得到初步矫正后眼部图像和眼部轮廓掩码；采用眼部轮廓掩码对初步矫正后眼部图像进行调整处理，生成矫正后眼部图像；基于矫正后眼部图像，生成经视线矫正后的人脸图像。本申请提供了一种矫正能力更强的视线矫正方案，即便是对于眼珠偏移较大的图像，也能够达到真实且准确的视线矫正结果。
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公开(公告)号：CN111754541A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010741433.8
申请日：2020-07-29
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本申请公开了一种目标跟踪方法、装置、设备及可读存储介质，涉及单目标跟踪领域。该方法包括：获取第一图像帧，第一图像帧中标注有第一边界框；获取第二图像帧；以第一边界框的尺寸进行缩放后得到的目标尺寸，在第二图像帧中确定兴趣区域窗；在兴趣区域窗中对目标对象进行跟踪识别，得到第二边界框。确定第一图像帧中的第一边界框后，对第一边界框进行缩放处理，从而确定第二图像帧中的第二边界框，由于第二边界框基于第一边界框缩放得到的兴趣区域窗识别得到，也即在第二图像帧中，对第一图像帧中目标对象所处区域的周侧，进行目标对象的识别，提高了对目标对象进行跟踪的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN110807385A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911020868.7
申请日：2019-10-24
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本申请实施例公开了一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取视频图像的当前帧为待检测图像；对所述待检测图像进行特征提取，得到相应的特征图；基于所述特征图将所述待检测图像划分为至少两个栅格；若某个栅格内有第一目标对象的中心落入其中，则根据该栅格预设的锚点对所述第一目标对象进行预测，得到所述第一目标对象的第一检测框和所述第一目标对象的目标区域的第二检测框。本申请实施例能够保证目标检测的性能，且有利于提高目标检测的实时性。
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公开(公告)号：CN111914809B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202010836717.5
申请日：2020-08-19
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请涉及一种目标对象定位方法、图像处理方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取当前图像以及参考图像；所述参考图像为所述当前图像所在图像帧序列中、在所述当前图像之前的其中一帧包括目标对象的图像；确定所述当前图像与所述参考图像之间的互相关特征；根据所述互相关特征确定所述当前图像中所述目标对象的中心点位置；根据所述互相关特征确定所述当前图像中所述目标对象的尺寸；基于所述中心点位置和所述尺寸，在所述当前图像中定位所述目标对象。采用本方法能够提高目标对象定位效率。
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公开(公告)号：CN117992898B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410405801.X
申请日：2024-04-07
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06T7/00
摘要： 本申请提供了一种异常检测模型的训练方法、物体异常检测方法和装置，属于人工智能技术领域。方法包括：基于多个第一样本图像，获取多组样本对，每组样本对包括一个样本图块和样本文本，样本图块包括目标物体的局部，样本文本用于描述样本图块中局部的异常情况；对于每组样本对，通过异常检测模型对样本对中的样本图块和样本文本分别进行特征提取，得到样本图块的图像特征和样本文本的文本特征，确定图像特征与文本特征之间的相似度，异常检测模型用于对所输入图块中目标物体的局部进行异常检测；基于多组样本对各自的相似度和预设相似度，迭代训练异常检测模型。基于该方法训练得到的异常检测模型来进行异常检测，能够提高异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN111598924B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202010383524.9
申请日：2020-05-08
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06T7/246
摘要： 本申请实施例公开了一种目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取按序排列的多个图像帧，将多个图像帧中每预设数目个图像帧作为一个图像组，得到按序排列的多个图像组，对多个图像组进行处理，得到每个图像组的至少一条目标区域链，根据多个图像组的目标区域链及多个图像组的排列顺序，创建至少一个目标的目标区域组合链。以图像组为单位获取目标区域链，使每个图像组中不同的图像帧的目标区域存在关联关系，提高了目标检测的准确性，而且不同的图像组中包括相同的图像帧，使多个图像组的目标区域链存在关联关系，能够构成目标区域组合链，提高了目标区域组合链的准确性。
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公开(公告)号：CN114565872A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210177567.0
申请日：2022-02-25
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本申请提供了一种视频数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质；方法包括：获取待处理视频数据中的待处理图像帧，并确定待处理图像帧对应的参考图像帧；确定参考图像帧中与识别像素点位于同一平面的第一目标像素点，并获取待处理图像帧中与第一目标像素点对应的第一匹配像素点；基于第一目标像素点和第一匹配像素点，确定参考图像帧和待处理图像帧之间的第一映射矩阵；基于第一映射矩阵和第一目标像素点，从第一匹配像素点中确定待处理图像帧中位于同一平面的第二目标像素点；将待处理图像帧的下一个图像帧更新为待处理图像帧，继续确定更新后的待处理图像帧中位于同一平面的第二目标像素点。通过本申请，能够提高连续识别的准确性。
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