本申请公开了一种目标检测方法及装置、嵌入式设备。该方法包括在目标检测网络的骨干网络中将卷积层替换为：一深度卷积层和一点卷积层；根据多个不同尺度的特征图输出预测结果；其中，所述骨干网络中包括：卷积层、批归一化层、激活函数层。本申请解决了目...

本申请公开了一种用于密集物体的图像处理方法及装置。该方法包括：确定原始标注数据集；根据所述原始标注数据集训练自然场景文本检测网络模型；通过所述自然场景文本检测网络模型输出物体数据集；根据所述物体数据集训练物体检测网络模型；将所述自然场景...

本申请公开了一种用于虚拟人物的检测方法及装置。该方法包括输入待检测图像；对所述待检测图像中的虚拟人物执行第一预设检测任务得到虚拟人物图像位置；对所述虚拟人物图像位置对应的虚拟人物执行第二预设检测任务得到虚拟人物图像分类；以及融合所述虚拟...

本申请公开了一种用于嵌入式设备的实例分割方法及装置、手机端。该方法包括配置主干网络结构，按顺序依次得到卷积层、批归一化层以及激活函数层；在卷积层之后还包括：多组Mobile模块，多组所述Mobile模块中包括：深度分离卷积层和1*1卷积...

本申请公开了一种用于虚拟人物的识别方法及装置。该方法包括提取待识别图像中虚拟人物的位置信息；根据所述位置信息分割出虚拟人物图像；对所述虚拟人物图像执行虚拟人物预设分类，其中，所述虚拟人物预设分类中至少包括：图像深度学习分类和图像特征提取...

本申请公开了一种拥挤场景下人物计数方法及装置。方法包括：获取监控场景下的视频信息；标注视频信息中人物的头像；构建卷积神经网络模型，并设置卷积神经网络模型的结构及训练参数；通过生成网络消除视频信息中的复杂场景的影响，并得到当前帧特征；通过...

本申请公开了一种图像识别方法及装置。该图像识别方法包括：输入图片建立图像集，其中，所述图像集至少包括：包装类食品图片和带有预设标注文字图片；通过训练图片处理模型得到包装类食品图片中的食品类别；通过训练文字处理模型得到文字图片中的文字和位...

本申请公开了一种深度学习网络模型服务器的优化方法和装置。该深度学习网络模型服务器的优化方法包括：确定服务器上预存的图像训练集的图像标签；将带有图像标签的所述图像训练集输入服务器，训练基于预训练模型初始化的神经网络得到目标神经网络；通过所...

本申请公开了一种图像识别方法和装置。该图像识别方法包括采集第一目标图像；将所述第一目标图像输入预设神经网络训练得到目标图像识别模型；基于目标图像识别模型构建目标区域特征库；根据所述目标区域特征库判断出第二目标图像；其中，在训练所述预设神...

本申请公开了一种图像信息处理方法及服务器。该方法包括所述服务器通过预设应用程序编程接口在深度学习推理框架中使用多个所述图形处理器时执行负载均衡操作，其中，所述图形处理器用于在服务器中接收用户请求，以及在服务器中通过运行深度学习网络模型处...

本申请公开了一种数据查询方法。该方法包括将第一查询元素按照第一预设规则转换为第二查询元素；在特征数据库中按照第二预设规则查找与所述第二查询元素最接近的特征元素，其中，所述特征数据库包括特征集和目录集；所述特征集中的特征元素与所述目录集中...

本申请公开了一种用于行人再识别的图像处理方法及装置。该用于行人再识别的图像处理方法包括提取待识别图像中行人的位置信息；根据所述位置信息分割出行人图像；对所述行人图像执行预设网络模型测试，其中，测试所述预设网络模型时至少包含有注意力分支；...

本申请公开了一种归一化处理方法及装置、客户端。该归一化处理方法包括根据卷积层得到图片的特征图；对任一层输入的所述特征图(B x H x W x C)按照通道维度为单位分成G组；在每组中计算平局值和方差；本申请解决了加快训练速度和准确率无...

本申请公开了一种建立特征数据库的方法。该方法包括初始化特征数据库，其中，所述特征数据库包括第一特征集、目录集和第二特征集；将原始数据库中的特征元素按照第一预设规则添加到所述第一特征集中；所述第一特征集中的特征元素与所述目录集中的目录元素...

本申请公开了一种用于图像处理服务器端的性能优化及装置。该方法包括接收图像处理请求；以及通过预设应用程序编程接口在深度学习推理框架中分配多个图形处理器的负载均衡。本申请解决了服务器端的性能较差的技术问题。本申请可提高服务器端的性能。

本申请公开了一种广告投放方法及装置。该广告投放方法包括：接收视频图像；识别所述视频图像中与预设广告内容相关的目标对象；以及根据所述目标对象投放预设广告内容，其中，所述预设广告内容至少包括：政务安全广告。本申请通过识别视频图像中与预设广告...

本申请公开了一种网络结构以及客户端。该网络结构包括一分组卷积层，所述分组卷积层包括：多个分组卷积模块，每个所述分组卷积模块包括：一深度可分离卷积单元，以及一预设卷积核大小的卷积单元。本申请解决了网络模型计算速度较慢的技术问题。通过本申请...

本申请公开了一种用于图像识别的深度学习方法及装置、客户端、服务器。该方法包括：在输入层输入待识别图片；建立多个分组卷积模块；通过多个所述分组卷积模块输出所述待识别图片的特征图；以及根据所述特征图在输出层输出图像识别结果；其中，所述分组卷...

本申请公开了一种视频广告投放的数据处理方法及装置。该方法包括：确定第一视频，判断所述第一视频中是否存在第一目标对象；如果所述第一视频中存在第一目标对象，则记录所述第一目标对象在所述第一视频中出现的第一时间；根据所述第一时间，在所述第一视...

本发明公开了一种指数权重VLAD特征的权重处理方法及装置。用于将VLAD特征处理得到权重特征，所述方法包括：接收目标图像的第一特征；对所述第一特征执行降维操作，得到所述第一特征的低维特征向量；对所述低维特征向量按照预设权重处理得到权重特...