图片筛选方法、系统、设备及存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202110768991.8
IPC分类号：G06F16/535;G06F16/538;G06F16/583;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-07-07
申请人：
携程科技（上海）有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	图片筛选方法、系统、设备及存储介质
申请号	CN202110768991.8	申请日期	2021-07-07
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-07	公开/公告号	CN113360690A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/535	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;5;3;5;;;G;0;6;F;1;6;/;5;3;8;;;G;0;6;F;1;6;/;5;8;3;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	携程科技（上海）有限公司	申请人地址	上海市长宁区金钟路968号16号楼901室（实际楼层8楼）变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	携程科技（上海）有限公司	当前权利人	携程科技（上海）有限公司
发明人	刘洋;何蜀波;孙玉霞;余迁;朱登龙;邹宇
代理机构	上海隆天律师事务所	代理人	钟宗

摘要

本发明提供了一种图片筛选方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括步骤：获取待测图片；应用训练好的目标深度学习模型对待测图片进行评分，得到各个待测图片的评分值；所述目标深度学习模型为基于第二训练集对初始深度学习模型训练得到的，所述初始深度学习模型为基于第一训练集对预设深度学习模型训练得到的；所述初始深度学习模型训练过程中的第二学习率小于所述预设深度学习模型训练时的第一学习率；所述预设深度学习模型为Transformer模型；根据所述评分值对所述待测图片进行筛选；本申请提高了针对旅游展示图片筛选的准确度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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