视频清晰度评估模型训练方法、视频推荐方法及相关装置

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专利状态

视频清晰度评估模型训练方法、视频推荐方法及相关装置

有效

专利申请进度

申请

2019-12-27

申请公布

2020-05-15

授权

2022-08-12

预估到期

2039-12-27

专利基础信息

申请号	CN201911380270.9	申请日	2019-12-27
申请公布号	CN111163338A	申请公布日	2020-05-15
授权公布号	CN111163338B	授权公告日	2022-08-12
分类号	H04N21/25;H04N21/466;G06N3/08
分类	电通信技术;
申请人名称	广州市百果园网络科技有限公司
申请人地址	新加坡巴西班让路枫树商业城30号楼15层31A

专利法律状态

2023-10-27

专利申请权、专利权的转移

状态信息

专利权的转移；IPC(主分类):H04N 21/25；专利号:ZL2019113802709；登记生效日:20231012；变更事项:专利权人；变更前权利人:广州市百果园网络科技有限公司；变更后权利人:百果园技术(新加坡)有限公司；变更事项:地址；变更前权利人:510000 广东省广州市番禺区市桥街兴泰路278号基盛商业中心4、5、6、13、14、15、16层；变更后权利人:新加坡巴西班让路枫树商业城30号楼15层31A
2022-08-12

授权

状态信息

授权
2020-06-09

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):H04N21/25；申请日:20191227
2020-05-15

公布

状态信息

公布

摘要

本发明实施例公开了一种视频清晰度评估模型训练方法、视频推荐方法及相关装置，视频清晰度评估模型训练方法包括：获取多个原始视频；基于所述原始视频获得清晰度不同的训练视频对；对所述训练视频对中的视频进行标注，得到所述训练视频对的标签；采用所述训练视频对和所述标签训练模型，得到视频清晰度评估模型。本发明实施例基于原始视频生成用于模型训练的训练视频对后，在训练视频对中标注出清晰度较高的原始视频，在人工标注时仅需要确定训练视频对中清晰度更高的原始视频，无需对每个原始视频的清晰度打分，提高了人工标注的效率，节省人工标注训练数据的成本。

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