基于多模型计算融合的数据处理方法及装置、设备和介质.pdf
玄静****写意
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基于多模型计算融合的数据处理方法及装置、设备和介质.pdf
本公开是关于一种基于多模型计算融合的数据处理方法及装置、设备以及介质,涉及数据处理技术领域,可以应用于采用多个计算模型对某一物品进行计算预测的场景。该方法包括:获取包括至少一候选计算模型的模型配置表;确定待处理物品的待预测时段,根据待预测时段确定至少一目标计算模型;如果目标计算模型的数量为多个,则将待处理物品的执行数据分别输入至各目标计算模型,由各目标计算模型输出待处理物品的计算结果;分别确定各目标计算模型的融合优先级和融合类别,以根据各融合优先级和各融合类别对多个计算结果进行融合处理,得到待处理物品的预
基于组合模型的服务数据处理方法、装置、设备和介质.pdf
本申请涉及一种基于组合模型的服务数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取待处理服务数据,所述待处理服务数据携带有用户标识;查询与所述用户标识对应的用户数据;将所述待处理服务数据输出至初始模型中得到初始服务质量;将所述初始服务质量以及所述用户数据输入至目标模型中得到目标服务质量,所述初始模型与所述目标模型是预先联合训练得到的。采用本方法能够提高准确性。
基于多系统的数据处理方法、装置、设备和存储介质.pdf
本申请涉及数据处理领域,提供一种基于多系统的数据处理方法、装置、设备和存储介质,方法包括:获取与目标业务对应的所有关联系统的系统信息;基于所有系统信息,获取各关联系统的系统对接方式;判断当前时间是否处于预设的闲暇时间段内;若是,对于每一个关联系统,基于与该关联系统的系统对接方式对应的数据处理规则,将该关联系统中与目标业务对应的业务数据写入预设的数据转换层;对数据转换层中包含的所有业务数据进行同构化转换处理得到处理后的业务数据;从数据转换层中提取处理后的业务数据并存储。本申请能够实现对于目标业务的业务数据的
基于多模型融合的图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质.pdf
本申请涉及图像检测领域,通过融合基于DenseNet网络的分类模型的二分类结果以及基于Vnet网络和FPN网络的分割模型的二值化分割结果,提升标注效果。具体公开了一种基于多模型融合的图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质,该方法包括:获取待标注图像并对待标注图像进行预处理以得到若干实例图像;将各实例图像输入基于DenseNet网络的分类模型进行二分类;将若干实例图像对应的二分类结果拼接以获取分类结果图像;将各实例图像输入基于Vnet网络和FPN网络的分割模型进行二值化分割;将若干实例图像对应的二值化分割
一种基于多模型融合的目标检测方法、装置、设备及介质.pdf
本申请公开了一种基于多模型融合的目标检测方法、装置、设备及介质,包括:获取已训练好的多个目标检测模型,并获取对待检测原始图像进行图像增强处理后得到的待检测图像集;分别利用每个所述目标检测模型对待检测图像集中的待检测图像进行检测,得到与多个目标检测模型对应的多组初始目标检测结果;分别对每组初始目标检测结果中的所有初始目标检测结果进行加权,得到每个所述目标检测模型各自对应的初次加权目标检测结果;基于预先利用验证集确定的每个目标检测模型的权重,对多个目标检测模型对应的多个初次加权目标检测结果进行加权,得到与待检