专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]训练分类模型的方法和装置以及分类方法和装置-CN201810663447.5有效
  • 庞占中;于小亿;孙俊 - 富士通株式会社
  • 2018-06-25 - 2023-08-04 - G06V10/774
  • 公开了一种训练分类模型的方法和装置以及分类方法和装置。一种分类方法包括:从输入到经训练的分类模型的待测试信息中提取特征;将所提取的特征压缩成能够表征待测试信息的低维度的隐特征;对隐特征进行解压缩,从而得到解压缩后的特征;基于解压缩后的特征对待测试信息进行重建,以得到重建后的待测试信息;基于待测试信息与重建后的待测试信息之间的重建损失,判断待测试信息是属于已知类别还是属于未知类别;以及在确定待测试信息属于已知类别的情况下,经由经训练的分类模型,对待测试信息进行分类。
  • 训练分类模型方法装置以及
  • [发明专利]训练多分支网络的方法和对象检测方法-CN201911310367.2在审
  • 庞占中;孙俊;汪留安 - 富士通株式会社
  • 2019-12-18 - 2021-06-18 - G06K9/00
  • 公开了训练多分支网络的方法和对象检测方法。该多分支网络用于在图像中检测对象,并且包括针对图像提取特征图的骨干网络以及连接至骨干网络的至少两个子网络,每个子网络包括区域建议网络(RPN)和检测器。训练方法包括:在每个子网络中,由RPN基于从骨干网络输出的特征图,确定多个候选区域的位置以及每个候选区域中包含有对象的概率,并且输出确定结果;以及由检测器基于RPN的输出,在图像中确定包含对象的区域以及对象的类别,其中,通过深度相互学习来训练各个子网络中的各个RPN,使得各个RPN所输出的确定结果彼此接近。
  • 训练分支网络方法对象检测
  • [发明专利]异常样本检测装置及其训练装置和训练方法-CN201811067951.5在审
  • 庞占中;于小亿;孙俊 - 富士通株式会社
  • 2018-09-13 - 2020-03-20 - G06K9/62
  • 本公开涉及用于训练异常样本检测装置的训练装置和训练方法以及异常样本检测装置。根据本公开的训练装置包括第一重建单元,被配置成基于作为正常样本数据的训练样本数据生成第一重建误差和中间特征数据;以及后端处理单元,被配置成基于第一重建误差和中间特征数据生成第二重建误差,其中基于关于第一重建误差和第二重建误差的预定标准对第一重建单元和后端处理单元执行联合训练。包括经过联合训练的第一重建单元和后端处理单元。本公开的异常样本检测装置较之现有技术,能够提高异常样本检测性能。
  • 异常样本检测装置及其训练方法

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