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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

36 篇 专利

馆藏范围

36 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

17 篇 北京字节跳动网络...
13 篇 抖音视界有限公司
4 篇 北京字跳网络技术...
2 篇 小荷医疗器械有限...

作者

36 篇 杨延展
26 篇 李永会
19 篇 边成
17 篇 杨志雄
6 篇 雷鑫华
4 篇 石小周
3 篇 王毅君
2 篇 赵家英

语言

36 篇 中文

检索条件"作者=杨延展"

共 36 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种视频分割方法、装置、计算机设备及存储介质

一种视频分割方法、装置、计算机设备及存储介质

引用

作者：杨志雄杨延展 100041 北京市石景山区实兴大街30号院3号楼2层B-0035房间

本公开提供了一种视频分割方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取待分割视频，以及所述待分割视频对应的分割提示信息；其中，所述分割提示信息用于表征所述待分割视频的分割需求；基于图像编码器对所述待分割视频的视频帧进行... 详细信息

标准号: CN116797975A

本公开提供了一种视频分割方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取待分割视频，以及所述待分割视频对应的分割提示信息；其中，所述分割提示信息用于表征所述待分割视频的分割需求；基于图像编码器对所述待分割视频的视频帧进行编码，得到第一编码特征；以及，基于提示信息编码器对所述分割提示信息进行编码，得到第二编码特征；将所述第一编码特征和所述第二编码特征输入至解码器中，分别进行时间特征提取得到第一特征，以及进行空间特征提取，得到第二特征；基于所述第一特征和所述第二特征，确定所述视频帧对应的分割掩码图像，并基于所述分割掩码图像对所述视频帧进行分割处理。

关键词：分割编码特征提示信息视频帧视频掩码图像计算机设备图像编码器解码器存储介质分割处理空间特征时间特征视频分割编码器

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模型训练方法、装置、设备及存储介质

模型训练方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：杨志雄杨延展 100041 北京市石景山区实兴大街30号院3号楼2层B-0035房间

本公开实施例提供了一种模型训练方法、装置、设备及存储介质，用于训练多模态融合网络。获取多模态数据；其中，所述多模态数据包括图像数据、文本数据及音频数据中至少两种模态的数据；将所述多模态数据依次输入所述多模态融合网络，... 详细信息

标准号: CN116663609A

本公开实施例提供了一种模型训练方法、装置、设备及存储介质，用于训练多模态融合网络。获取多模态数据；其中，所述多模态数据包括图像数据、文本数据及音频数据中至少两种模态的数据；将所述多模态数据依次输入所述多模态融合网络，输出多模态数据处理结果；基于所述多模态数据处理结果训练所述多模态适配子网络、模态融合子网络及目标任务子网络中的至少一项，获得训练后的多模态融合网络。本公开实施例提供的模型训练方法，训练多模态融合网络中除预训练多模态子网络外的其他子网络，能够有效降低训练所需内存和显存等资源，同时又能利用预训练好的大模型，可以极大的节省计算资源及时间，从而提高多模态融合网络的训练及部署效率。

关键词：多模态融合网络子网络多模态数据数据处理结果模型训练存储介质计算资源模态融合图像数据文本数据音频数据适配子模态显存内存输出部署网络

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多模态模型的训练方法、装置、设备和存储介质

多模态模型的训练方法、装置、设备和存储介质

引用

作者：杨志雄杨延展 100190 北京市海淀区紫金数码园4号楼2层0207

本公开实施例涉及一种多模态模型的训练方法、装置、设备和存储介质。其中，多模态模型的训练方法包括：获取目标任务对应的、成对的图像样本和文本样本；对图像样本进行区域特征提取和文字识别，分别生成图像区域特征和图像文本特征；... 详细信息

标准号: CN117171573A

本公开实施例涉及一种多模态模型的训练方法、装置、设备和存储介质。其中，多模态模型的训练方法包括：获取目标任务对应的、成对的图像样本和文本样本；对图像样本进行区域特征提取和文字识别，分别生成图像区域特征和图像文本特征；将文本样本、图像区域特征和图像文本特征输入多模态预训练模型，生成与目标任务对应的输出数据；其中，输出数据包括输出图像和/或输出文本；基于输出数据和图像样本对应的样本真值，训练多模态预训练模型。根据本公开实施例，为多模态预训练模型训练获得图文对齐功能提供了较多的有效信息，能够减少模型训练所需的训练样本的数量，提高了模型训练效率。

关键词：多模态输出数据图像样本训练模型图像文本特征模型训练文本样本区域特征提取图像区域特征存储介质功能提供获取目标区域特征生成图像输出图像输出文本文字识别训练样本有效信息对齐成对的图文样本

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基于级联模型的图像分割方法、装置、介质及电子设备

基于级联模型的图像分割方法、装置、介质及电子设备

引用

作者：杨志雄杨延展 100190 北京市海淀区紫金数码园4号楼2层0207

本公开涉及一种基于级联模型的图像分割方法、装置、介质及电子设备，图像分割方法包括：获取待分割图像，待分割图像为低分辨率图像；将待分割图像输入至第一图像分割模型，得到与待分割图像对应的第一分割结果；重复执行修正过程，直... 详细信息

标准号: CN117372699A

本公开涉及一种基于级联模型的图像分割方法、装置、介质及电子设备，图像分割方法包括：获取待分割图像，待分割图像为低分辨率图像；将待分割图像输入至第一图像分割模型，得到与待分割图像对应的第一分割结果；重复执行修正过程，直至得到的第三分割结果所对应的图像的图像分辨率达到目标分辨率；修正过程包括：将第一分割结果进行上采样，得到第二分割结果，通过第二图像分割模型，对第二分割结果中的目标分割区域进行修正，根据修正得到的修正分割区域和第二分割结果得到第三分割结果，并将第三分割结果作为新的第一分割结果，其中目标分割区域所对应的图像为低分辨率图像，实现在耗费低内存和低计算量的前提下得到高分辨率的分割结果。

关键词：分割结果分割图像修正低分辨率图像图像分割模型目标分割图像分割图像目标分辨率图像分辨率电子设备分割区域高分辨率重复执行低内存计算量上采样级联

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目标检测模型的训练方法、装置、设备和存储介质

目标检测模型的训练方法、装置、设备和存储介质

引用

作者：杨志雄杨延展 100190 北京市海淀区紫金数码园4号楼2层0207

本公开实施例涉及一种目标检测模型的训练方法、装置、设备和存储介质。其中，目标检测模型的训练方法包括：获取用于目标检测的、成对的图像样本和文本样本；将图像样本和文本样本输入冻结的多模态子模型，生成初始图像特征和初始文本... 详细信息

标准号: CN117115835A

本公开实施例涉及一种目标检测模型的训练方法、装置、设备和存储介质。其中，目标检测模型的训练方法包括：获取用于目标检测的、成对的图像样本和文本样本；将图像样本和文本样本输入冻结的多模态子模型，生成初始图像特征和初始文本特征；基于初始图像特征和初始文本特征，通过目标检测子模型的检测头，生成待检测对象对应的目标对象检测框和目标对象检测框的目标分类结果；基于目标对象检测框、目标分类结果和图像样本对应的目标检测真值进行模型迭代训练，直至达到模型收敛条件。根据本公开实施例，能够在对检测头进行训练的同时避免多模态子模型中的知识被破坏以及模型出现过拟合，提高了开放词汇目标检测的模型训练的速度和效率。

关键词：目标检测目标对象检测图像样本子模型初始图像目标分类文本特征文本样本多模态检测头待检测对象存储介质迭代训练模型训练收敛条件成对的拟合词汇冻结开放

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内窥镜视频检测方法、装置、可读介质及电子设备

内窥镜视频检测方法、装置、可读介质及电子设备

引用

作者：杨志雄杨延展 100190 北京市海淀区紫金数码园4号楼2层0207

本公开涉及一种内窥镜视频检测方法、装置、可读介质及电子设备，以减小进行息肉检测的计算量。该方法包括：获取待检测的内窥镜视频；通过息肉检测模型对内窥镜视频进行息肉检测，得到内窥镜视频中每帧图像对应的息肉检测框，息肉检测... 详细信息

标准号: CN117115139A

本公开涉及一种内窥镜视频检测方法、装置、可读介质及电子设备，以减小进行息肉检测的计算量。该方法包括：获取待检测的内窥镜视频；通过息肉检测模型对内窥镜视频进行息肉检测，得到内窥镜视频中每帧图像对应的息肉检测框，息肉检测模型用于通过如下方式对内窥镜视频进行息肉检测：对内窥镜视频提取关键帧，并对关键帧进行息肉检测得到关键帧中的息肉检测框；至少根据关键帧中的息肉检测框，确定内窥镜视频中除关键帧外的非关键帧中的预测息肉检测框，其中预测息肉检测框对应有预测分数，预测分数与对应的预测息肉检测框的预测准确率成正比；当预测息肉检测框对应的预测分数大于预设阈值时，将预测息肉框作为非关键帧对应的目标息肉检测框。

关键词：息肉检测内窥镜视频预测关键帧非关键帧息肉电子设备可读介质成正比计算量帧图像阈值时检测准确率减小预设

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图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置

图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置

引用

作者：杨志雄杨延展 100041 北京市石景山区实兴大街30号院3号楼2层B-0035房间

本公开涉及一种图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置，其中，图像分类模型的训练方法包括：构造对应目标分类任务的第一样本图像集，其中，所述第一样本图像集包括第一样本图像和所述第一样本图像所对应的真实类别标签，所述第... 详细信息

标准号: CN117475226A

本公开涉及一种图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置，其中，图像分类模型的训练方法包括：构造对应目标分类任务的第一样本图像集，其中，所述第一样本图像集包括第一样本图像和所述第一样本图像所对应的真实类别标签，所述第一样本图像所对应的真实类别标签是通过视觉语言预训练模型对所述第一样本图像进行预测得到的；通过所述第一样本图像集微调图像分类模型中的适配层的参数以及所述目标分类任务所对应的类别的原型向量表示，得到用于执行所述目标分类任务的图像分类模型，所述图像分类模型包括所述视觉语言预训练模型和所述适配层，克服了有限标注数据的问题，适用于低资源场景。

关键词：样本图像图像分类模型目标分类类别标签视觉语言训练模型适配层图像分类原型向量微调标注场景预测

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分割模型的训练方法、息肉分割方法、装置、设备及介质

分割模型的训练方法、息肉分割方法、装置、设备及介质

引用

作者：杨志雄杨延展 100041 北京市石景山区实兴大街30号院3号楼2层B-0035房间

本公开实施例提供了一种分割模型的训练方法、息肉分割方法、装置、设备及介质，通过将内窥镜图像样本集中的各内窥镜图像样本分别输入教师模型和学生模型，获取各内窥镜图像样本对应的教师模型处理信息和学生模型处理信息，根据教师模... 详细信息

标准号: CN116912828A

本公开实施例提供了一种分割模型的训练方法、息肉分割方法、装置、设备及介质，通过将内窥镜图像样本集中的各内窥镜图像样本分别输入教师模型和学生模型，获取各内窥镜图像样本对应的教师模型处理信息和学生模型处理信息，根据教师模型处理信息和学生模型处理信息，确定各内窥镜图像样本对应的蒸馏损失函数，根据该蒸馏损失函数训练学生模型，实现采用预先训练好的教师模型指导学生模型的训练，通过教师模型的学习能力，提升学生模型的模型性能，在减小模型规模和计算复杂度的同时，保持良好的分割准确度和精度，解决了将通用分割模型应用于息肉分割场景，存在的实时性、分割准确度和精度方面的问题。

关键词：学生模型内窥镜图像样本教师处理信息分割模型模型处理息肉分割蒸馏损失准确度计算复杂度模型规模学习能力实时性分割减小场景通用应用

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一种内容推荐方法、装置、设备及介质

一种内容推荐方法、装置、设备及介质

引用

作者：王毅君杨延展李永会 100041 北京市石景山区实兴大街30号院3号楼2层B-0035房间

本公开实施例提供了一种内容推荐方法、装置、设备及介质。该方法包括：从候选内容中选择包含特定标签的内容；根据预设指标，从包含特定标签的内容中选择目标内容；使用基于特定标签的预测模型，预测与所述特定标签关联的目标用户；使... 详细信息

标准号: CN116204722A

本公开实施例提供了一种内容推荐方法、装置、设备及介质。该方法包括：从候选内容中选择包含特定标签的内容；根据预设指标，从包含特定标签的内容中选择目标内容；使用基于特定标签的预测模型，预测与所述特定标签关联的目标用户；使用基于特定标签的召回模型，从所述目标内容中选择与所述目标用户匹配的内容，并推荐给所述目标用户。本公开实施例通过采用上述技术方案，实现了对用户和包含特定标签的内容进行精准匹配，提高推荐的准确性和个性化程度。

关键词：标签目标用户匹配候选内容目标内容内容推荐选择目标预测模型预设个性化关联预测

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一种排序优化方法、装置、设备及存储介质

一种排序优化方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：王毅君杨延展李永会 100041 北京市石景山区实兴大街30号院3号楼2层B-0035房间

本公开实施例提供了一种排序优化方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取推荐对象在各目标上的预测得分和真实得分；根据所述推荐对象在各目标上的预测得分和真实得分，确定异常垂类及其对应的异常目标，组成异常组合项；生成与... 详细信息

标准号: CN116244520A

本公开实施例提供了一种排序优化方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取推荐对象在各目标上的预测得分和真实得分；根据所述推荐对象在各目标上的预测得分和真实得分，确定异常垂类及其对应的异常目标，组成异常组合项；生成与各所述异常组合项匹配的权重优化项，根据所述权重优化项对多目标融合公式进行修正；使用修正后的多目标融合公式计算各推荐对象的最终得分，并根据所述最终得分对各推荐对象进行排序。本公开实施例通过采用上述技术方案，通过在多目标融合公式中增加权重优化项，对预测结果异常的垂类及其对应目标进行优化，提高排序的准确性。

关键词：多目标权重排序优化融合修正存储介质公式计算异常目标预测结果预测匹配

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