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公开(公告)号：CN111626212A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010463332.9
申请日：2020-05-27
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 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：CN116980721A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310678496.7
申请日：2023-06-08
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: H04N21/8549 , H04N21/44 , H04N21/234 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/62 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06F16/738 , G06F16/783
Abstract: 本申请实施例提供了一种视频数据处理方法、装置、设备以及介质，本申请可以应用于人工智能领域，该方法包括：获取源视频，对其进行压缩处理得到浓缩视频，在浓缩视频中获取N个对象轨迹；将N个对象轨迹划分成K个轨迹分组，在每个轨迹分组中确定参考轨迹和待处理轨迹；若参考轨迹和待处理轨迹在浓缩视频的同一个视频帧中满足轨迹重叠条件，则对待处理轨迹的起始视频帧进行更新得到起始更新视频帧；获取浓缩视频中的视频背景图像，根据K个轨迹分组中的待处理轨迹对应的起始更新视频帧以及K个轨迹分组中的参考轨迹对应的起始视频帧，对视频背景图像和N个对象轨迹进行融合处理，得到优化的浓缩视频。采用本申请实施例，可以提高视频展示效果。
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公开(公告)号：CN117218661A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310240636.2
申请日：2023-03-03
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质；本申请实施例可以获取图文匹配模型和图文样本组；利用图文匹配模型对图文样本组进行编码处理，得到图像样本特征、文本样本特征和增强后文本样本特征；根据增强后文本样本的内容增强方式，确定每个增强后文本样本特征对应的损失计算方式；根据每个增强后文本样本特征的损失计算方式，将增强后文本样本特征、图像样本特征和文本样本特征进行损失计算处理，得到每个增强后文本样本特征对应的样本特征损失信息；根据每个增强后文本样本特征对应的样本特征损失信息对图文匹配模型进行模型调整处理，得到目标图文匹配模型，可以提高图文匹配的准确性。
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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
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 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：CN117216305A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310811433.4
申请日：2023-07-04
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/58 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 提出了一种图像检索模型训练方法和装置。该图像检索模型训练方法包括：获取包括涉及多个对象的多个图像的训练数据集；将每一个图像输入到图像检索模型的第一子模型，以提取该图像中各个对象的全局特征向量；针对每一个图像，将每一个对象的全局特征向量拆分为第一和第二特征向量，其中第一特征向量表示对象属性相关特征，第二特征向量表示对象环境相关特征，并且第一和第二特征向量的维度之和等于全局特征向量的维度；针对每一个图像，基于每一个对象的第一特征向量和第二特征向量之间的相似度计算第一损失；至少基于第一损失确定图像检索模型的目标损失；以及基于目标损失，对图像检索模型的参数进行迭代更新直至满足预设训练结束条件。
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公开(公告)号：CN113076963B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110628771.5
申请日：2021-06-07
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像识别方法、装置和计算机可读存储介质；本发明实施例在获取图像样本集合后，采用预设识别模型对图像样本集合中的图像样本进行特征提取，得到图像特征集合，然后，根据图像特征集合，将图像样本作为数据节点构建近邻图，然后，基于近邻图对图像样本的基础标签进行纠正，得到纠正后图像样本集合，然后，采用纠正后图像样本集合对预设识别模型进行训练，并通过训练后识别模型对待识别图像进行识别；该方案可以提升图像识别的准确性。
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公开(公告)号：CN113076963A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110628771.5
申请日：2021-06-07
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像识别方法、装置和计算机可读存储介质；本发明实施例在获取图像样本集合后，采用预设识别模型对图像样本集合中的图像样本进行特征提取，得到图像特征集合，然后，根据图像特征集合，将图像样本作为数据节点构建近邻图，然后，基于近邻图对图像样本的基础标签进行纠正，得到纠正后图像样本集合，然后，采用纠正后图像样本集合对预设识别模型进行训练，并通过训练后识别模型对待识别图像进行识别；该方案可以提升图像识别的准确性。
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公开(公告)号：CN111368943A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010458657.8
申请日：2020-05-27
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 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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