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公开(公告)号：CN112906551B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202110179159.4
申请日：2021-02-09
Applicant: 北京有竹居网络技术有限公司
Abstract: 本公开涉及一种视频处理方法，以充分利用视频帧图像之间的关联，从而达到更好的视频实例分割效果，提升视频实例分割效率。该方法包括：获取待处理视频；将所述待处理视频输入实例分割模型，以得到所述待处理视频中每一帧图像的实例分割结果，所述实例分割模型用于针对所述待处理视频中的至少一帧图像，根据所述图像之前的历史帧图像的实例分割结果，确定所述图像的实例分割结果。
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公开(公告)号：CN112907628B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202110179157.5
申请日：2021-02-09
Applicant: 北京有竹居网络技术有限公司
IPC: G06T7/246 , G06V10/771 , G06V10/80
Abstract: 本公开涉及一种视频目标追踪方法、装置、存储介质及电子设备，以实现端到端的视频目标追踪，减小视频目标追踪的时延。该方法包括：获取待追踪视频；将待追踪视频输入目标追踪模型，以得到待追踪视频对应的目标追踪结果，目标追踪模型用于执行如下处理：针对待追踪视频的每一帧图像，确定图像对应的目标检测图像中待追踪目标对应的特征向量，目标检测图像包括所述待追踪目标；将图像对应的特征图中的每一特征向量与目标检测图像中待追踪目标对应的特征向量进行第一相似度计算，并根据第一相似度计算结果，在特征图的所有特征向量中确定目标特征向量；根据目标特征向量，确定图像中的待追踪目标。
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公开(公告)号：CN118365987A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410538229.4
申请日：2024-04-30
Applicant: 北京有竹居网络技术有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/75 , G06V10/82
Abstract: 根据本公开的实施例，提供了图像生成的方法、装置、设备、介质和产品。该方法包括：接收指示图像生成的条件信息的文本序列；将文本序列输入经训练的图像生成模型；以及由图像生成模型至少基于文本序列来生成与条件信息相匹配的目标图像，其中目标图像的目标分辨率基于文本序列来确定，其中图像生成模型基于样本图像集合和样本文本序列集合来训练得到，样本图像集合中的样本图像与样本文本序列集合中的样本文本序列相匹配，并且样本图像集合的样本图像具有多个不同的分辨率，并且样本文本序列具有多个不同的文本长度。
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公开(公告)号：CN113469176B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202110723057.4
申请日：2021-06-28
Applicant: 北京有竹居网络技术有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 本申请公开了一种目标检测模型训练方法、目标检测方法及其相关设备，先对样本图像的实际目标文本标识进行文本特征提取，得到该样本图像的目标文本特征；再利用该样本图像、该样本图像的目标文本特征和该样本图像的实际目标位置对目标检测模型进行训练，以使该目标检测模型能够在该样本图像的目标文本特征和该样本图像的实际目标位置的约束下进行目标检测学习，从而使得训练好的目标检测模型具有较好的目标检测性能，以便后续能够利用该训练好的目标检测模型针对待检测图像进行更准确地目标检测，得到并输出该待检测图像的目标检测结果，以使该待检测图像的目标检测结果更准确，如此有利于提高目标检测准确性。
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公开(公告)号：CN113591839A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110723063.X
申请日：2021-06-28
Applicant: 北京有竹居网络技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种特征提取模型构建方法、目标检测方法及其设备，先利用样本二元组和该样本二元组的实际信息相似度构建特征提取模型，以使构建好的特征提取模型具有较好的特征提取性能；再利用构建好的特征提取模型针对待检测图像和待检测物体文本标识进行特征提取，得到并输出该待检测图像的提取特征和该待检测物体文本标识的提取特征；最后，依据该待检测图像的提取特征与该待检测物体文本标识的提取特征之间的相似度，确定该待检测图像对应的目标检测结果，以使该目标检测结果能够准确地表示出该待检测图像与该待检测物体文本标识之间的关联关系(如，该待检测图像中是否存在由待检测物体文本标识唯一标识的目标物体等)，如此有利于提高目标检测准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118467774A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410533823.4
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京有竹居网络技术有限公司
IPC: G06F16/583 , G06F16/51 , G06T11/60 , G06T9/00
Abstract: 根据本公开的实施例，提供了图像生成的方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：利用经训练的语言模型处理输入的文本序列，以获得语言模型输出的输出序列，输出序列包括与语言模型相关联的语言字典中的多个索引，语言字典至少包括与自然语言中的文本编码对应的索引集合以及与图像编码对应的索引集合，并且语言模型是在语言字典上训练得到；将输出序列中的多个索引对应的图像编码构建为目标特征图；以及利用经训练的图像解码器，从目标特征图确定与文本序列相匹配的目标图像，其中图像解码器在视觉字典上被训练得到，视觉字典包括与图像编码对应的索引集合。通过结合语言模型和图像解码器，有助于打破文本和图像之间的壁垒。
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公开(公告)号：CN115187895A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210712928.7
申请日：2022-06-22
Applicant: 北京有竹居网络技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种视频检测方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：首先获取待检测的目标视频，并从中截取参考帧图像和目标帧图像，然后利用骨干网络对参考帧图像和目标帧图像分别进行分类特征提取，得到二者对应的层次化特征；接着对层次化特征进行交互处理，得到交互特征矩阵，再通过对参考帧图像进行处理，得到参考先验张量，并将其和交互特征矩阵进行融合处理，得到目标先验张量；进而将目标先验张量与层次化特征进行融合处理，并根据处理结果对目标视频中的目标对象进行检测。由于本申请能够同时实现目标视频中单目标跟踪、多目标跟踪、视频目标分割、多目标跟踪与分割四种不同类型所对应的目标对象的检测，从而提高了视频检测效果。
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公开(公告)号：CN112907628A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110179157.5
申请日：2021-02-09
Applicant: 北京有竹居网络技术有限公司
Abstract: 本公开涉及一种视频目标追踪方法、装置、存储介质及电子设备，以实现端到端的视频目标追踪，减小视频目标追踪的时延。该方法包括：获取待追踪视频；将待追踪视频输入目标追踪模型，以得到待追踪视频对应的目标追踪结果，目标追踪模型用于执行如下处理：针对待追踪视频的每一帧图像，确定图像对应的目标检测图像中待追踪目标对应的特征向量，目标检测图像包括所述待追踪目标；将图像对应的特征图中的每一特征向量与目标检测图像中待追踪目标对应的特征向量进行第一相似度计算，并根据第一相似度计算结果，在特征图的所有特征向量中确定目标特征向量；根据目标特征向量，确定图像中的待追踪目标。
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公开(公告)号：CN113591839B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202110723063.X
申请日：2021-06-28
Applicant: 北京有竹居网络技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种特征提取模型构建方法、目标检测方法及其设备，先利用样本二元组和该样本二元组的实际信息相似度构建特征提取模型，以使构建好的特征提取模型具有较好的特征提取性能；再利用构建好的特征提取模型针对待检测图像和待检测物体文本标识进行特征提取，得到并输出该待检测图像的提取特征和该待检测物体文本标识的提取特征；最后，依据该待检测图像的提取特征与该待检测物体文本标识的提取特征之间的相似度，确定该待检测图像对应的目标检测结果，以使该目标检测结果能够准确地表示出该待检测图像与该待检测物体文本标识之间的关联关系(如，该待检测图像中是否存在由待检测物体文本标识唯一标识的目标物体等)，如此有利于提高目标检测准确性。
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公开(公告)号：CN113469176A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110723057.4
申请日：2021-06-28
Applicant: 北京有竹居网络技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种目标检测模型训练方法、目标检测方法及其相关设备，先对样本图像的实际目标文本标识进行文本特征提取，得到该样本图像的目标文本特征；再利用该样本图像、该样本图像的目标文本特征和该样本图像的实际目标位置对目标检测模型进行训练，以使该目标检测模型能够在该样本图像的目标文本特征和该样本图像的实际目标位置的约束下进行目标检测学习，从而使得训练好的目标检测模型具有较好的目标检测性能，以便后续能够利用该训练好的目标检测模型针对待检测图像进行更准确地目标检测，得到并输出该待检测图像的目标检测结果，以使该待检测图像的目标检测结果更准确，如此有利于提高目标检测准确性。
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