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目标检测方法及相关设备
本申请涉及人工智能技术领域,提供了一种目标检测方法及相关设备,该目标检测方法包括：获取待检测的图像信息；将图像信息输入预训练的目标检测模型,获得图像信息中目标物体的标注信息；其中,目标检测模型基于获取的目标数据集训练而得；目标数据集的获取步骤包括：获取多个包括图像信息与对应标注信息的初始数据集；针对每一初始数据集训练对应的初始检测模型；采用训练后的初始检测模型对未用于训练该初始检测模型的初始数据集提供的图像信息进行检测,并根据检测结果更新每一初始数据集中的标注信息；整合多个更新后的初始数据集得到目标数据集。本申请的实施有利于提高目标检测模型对图像信息进行检测的准确率。
基于集成分类模型的分类方法及相关设备
本公开提供了一种基于集成分类模型的分类方法及相关设备。该方法包括：构建集成分类模型,集成分类模型包括基分类器层,基分类器层包括基分类器；其中,构建集成分类模型包括：从N个分类器中选择k个分类器,获得至少两种分类器组合；基于每种分类器组合中包含的分类器的数量,确定每种分类器组合的目标分类器个数指标；根据每种分类器组合的目标分类器个数指标确定每种分类器组合的加权个数准确性多样性度量指标；根据每种分类器组合的加权个数准确性多样性度量指标从至少两种分类器组合中确定目标分类器组合；将目标分类器组合中的分类器作为集成分类模型的基分类器层中的基分类器。本公开实施例提供的方案可以适用于人工智能领域的机器学习技术。
图处理方法、网络训练方法、装置、设备以及存储介质
本申请实施例公开了一种图处理方法、网络训练方法、装置、设备以及存储介质,可适用于人工智能等领域。该方法包括：获取待处理图；获取待处理图中各节点的节点特征；对于每一节点,根据该节点的节点特征与各候选图类别对应的图类别特征之间的相似度,从各候选图类别中确定该节点的类别；基于各节点的类别,对待处理图中的至少一个节点进行相应处理。采用本申请实施例,可基于各候选图类别确定出待处理图中各节点的类别,可提升节点的类别的预测准确性,进而有效对待处理图中节点进行处理,适用性高。
一种微博舆情动态时空关联下浒苔灾害空间分布推估方法
本发明公开了一种微博舆情动态时空关联下浒苔灾害空间分布推估方法,使用历年的浒苔灾害和对应的微博社会舆情数据,根据浒苔灾害的覆盖面积、分布长宽、旋转角度与漂移重心,微博社会舆情的热点辐射范围、热点辐射强度、标准差椭圆角度、标准差椭圆范围构建双向联想神经网络,实现在得到微博社会舆情数据时可以推估浒苔空间分布于态势的目的。在使用双向联想神经网络预测浒苔灾害的过程中,使用残差网络对双向联想神经网络稳定状态下的结果进行校正,使用基于APRIORI算法提取得到的浒苔与微博时空关联规则对神经网络运行的结果进行校正,最后得到推估的当前浒苔灾害空间分布与发展的态势。
一种模型训练的样本增强方法、装置与系统
本发明提出一种模型训练的数据增强方法,所述方法适用于AI模型训练过程,所述方法作用于一个样本主数据以及一个样本辅助数据集,所述方法通过将辅助数据集划分成多个子集,根据各子集对样本主数据的增强策略得到拟增强样本,并获得拟增强样本的回报值,再对各回报值与拟增强样本的组合作强化模型训练,从而得到终样本。该一种模型训练的数据增强方法可以使得AI算法具有更高灵活度与可定制化特性,进而使得AI应用更容易部署、加速AI应用的普及。
模型生成方法、目标检测方法、装置、设备及存储介质
本发明实施例公开了一种模型生成方法、目标检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取初步训练完成的中间检测模型中批归一化层的缩放系数,其中,中间检测模型是基于多个训练样本对原始检测模型进行训练后得到的,训练样本包括样本图像和样本图像中已知目标的样本标注结果；根据各缩放系数的数值大小,从各缩放系数中筛选出待剪枝系数；从中间检测模型的各通道中,筛选出与待剪枝系数对应的待剪枝通道,并对待剪枝通道进行通道剪枝,生成目标检测模型。本发明实施例的技术方案,将通道剪枝与中间检测模型相结合,可以根据中间检测模型中的缩放系数,对中间检测模型进行通道剪枝,由此实现了通过压缩模型来提升模型的检测速度的效果。
发动机测试数据分类方法、电子设备和可读存储介质
本发明提供一种发动机测试数据分类方法、电子设备及可读存储介质,在获取发动机测试数据后,通过按设定采样频率对所述发动机测试数据重新采样,以形成第一数组,并对所述第一数组中的数据按从小到大进行排序,以形成第二数组,以及将所述第二数组划分为多个测试窗口,进而依次判断每个所述测试窗口内数据的稳定性,以根据每个所述测试窗口内数据的稳定性在所述第二数组中检测出多组运行区间值,并将多组所述运行区间值依次输出以形成最终数组,由此能够从发动机测试的数据文件中自动化地获得准确的运行区间分组,以便于为后续的自动化分析和控制参数等提供前提条件,而且,由于采用软件算法的形式,故而实现过程更加高效,快捷,简便。
一种车辆品牌识别方法、装置及存储介质
本发明提供了一种车辆品牌识别方法、装置及存储介质,该方法包括：根据车辆品牌的结构化信息,构建基于注意力机制的卷积循环神经网络模型；使用标注有车辆品牌的结构化信息的车辆图像,训练基于注意力机制的卷积循环神经网络模型得到车辆品牌识别模型；利用车辆品牌识别模型对待识别车辆图像进行识别,确定待识别车辆图像中的车辆品牌。本发明能够自适应地结合车辆品牌的结构化信息和注意力机制对车辆图像进行品牌识别,相比于现有通过提取车辆的固定区域的特征来识别车辆品牌,分类性能较高。
用于模型验证的方法、装置、设备和介质
本公开的实施例提供了用于模型验证的方法、装置、设备和介质,涉及人工智能领域。一种用于支持模型验证的方法包括从用于分类模型的训练样本集中选择训练样本,训练样本集被分类到多个类中的第一类,分类模型被配置为实现多个类的分类。该方法还包括修改所选择的训练样本,以获得修改后的训练样本,修改后的训练样本与训练样本之间的差异不超过阈值差异。该方法进一步包括至少基于修改后的训练样本来训练分类模型,以使训练后的分类模型能够将修改后的训练样本分类到多个类中的第二类,第二类不同于第一类。通过稍微修改训练样本来执行模型训练,可以支持高效的模型验证,有助于判断是否存在模型窃取行为。
一种档案合并方法、装置及电子设备
本发明实施例提供一种档案合并方法、装置及电子设备,该方法包括以下步骤：检测多个待合并档案中每两个待合并档案之间的活动规律相识度,待合并档案包含用于计算活动规律相识度的活动规律特征以及用于计算档案相似度的档案特征；若检测到多个待合并档案中存在两个待合并档案之间的活动规律相识度达到预设相识度阈值,则以两个待合并档案为目标档案,并计算两个目标档案之间的档案相似度；将档案相似度达到预设相似度阈值的目标档案进行合并。这样可以通过两个待合并档案之间的活动规律相识度以及档案相似度两重阈值判断条件,能够很好的解决单纯的基于档案之间的档案相似度进行档案合并效果并不理想的问题。能够大大提高档案合并的效率和准确性。

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