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[发明专利]一种用于小样本类增量学习的多粒度快慢学习方法-CN202011504238.X有效
发明人：李玺;赵涵斌;傅永健;康敏桐 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于小样本类增量学习的多粒度快慢学习方法，方法具体包括以下步骤：连续获取多个任务的数据流，在每个类增量学习会话只能获得一个任务的数据；在第一个增量学习会话中，获取第一个任务的数据，学习得到基任务网络模型，慢更新模型和快更新模型都以基任务模型作为初始化；在下一个增量学习会话中获取新任务数据，以慢的多粒度学习方法更新慢更新模型，以快的多粒度学习方法更新快更新模型；每次增量学习会话后，通过慢更新模型得到慢更新特征空间，通过快更新模型得到快更新特征空间，利用两个空间得到的组合空间进行分类。本发明构建的组合特征空间能有效地平衡旧知识保留和新知识适应，是一种简单有效的小样本增量学习方法。
一种用于样本增量学习粒度快慢学习方法

[实用新型]一种卷板机用的盘梯踏步板材卡具及卷板机-CN202320379582.3有效
发明人：孟威杰;李帅;李昊;赵涵斌 -专利权人：中国化学工程第十一建设有限公司
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： B21D43/00 文献下载
摘要：本实用新型提供一种卷板机用的盘梯踏步板材卡具及卷板机，卷板机用的盘梯踏步板材卡具的结构包括支撑板，设置在所述地面上，所述支撑板的端部与所述卷板机相连接；基板，设置在所述支撑板的上方；第一固定板件，与所述基板的上表面相连接；以及第二固定板件，与所述基板的上表面相连接，所述第二固定板件与所述第一固定板件平行设置；所述第一固定板件与所述第二固定板件之间设置有间隙。该卷板机用的盘梯踏步板材卡具及卷板机能够解决制作盘梯踏步时卷板机缺少专用卡具的问题。
一种板机盘梯踏步板材卡具

[发明专利]城市核心区结构先行内支撑后拆除块体再利用的施工方法-CN202310048686.0在审
发明人： 赵涵斌;叶舟;张国贤;邓兆杰;王翼晖;吴和笛;吴建南;许清惠 -专利权人：中建八局第一建设有限公司
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： E02D17/04 文献下载
摘要：本发明涉及建筑施工技术领域，具体为城市核心区结构先行内支撑后拆除块体再利用的施工方法，包括以下步骤：基于新型剪力键的内支撑受力体系转换施工；基于换撑体系的结构先行与内支撑后拆施工；拆除后再生块体混凝土技术及桁架板楼承板应用；有益效果为：本发明提出的城市核心区结构先行内支撑后拆除块体再利用的施工方法通过对城市核心区结构先行内支撑后拆除块体再利用施工方法的研究，可以提高施工效率，缓解天然砂石短缺的困境，实现大宗固体废弃物减排，节约土地，保护环境。
城市核心区结构先行支撑拆除块体再利用施工方法

[发明专利]一种基坑支撑混凝土梁板拆除分类再生利用及其施工方法-CN202310076774.1在审
发明人：邓兆杰;叶舟;张国贤;石金安;王翼晖;吴和笛;赵涵斌;祝辉 -专利权人：中建八局第一建设有限公司
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： B09B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及建筑施工技术领域，具体为一种基坑支撑混凝土梁板拆除分类再生利用及其施工方法，包括以下步骤：块体部位标识、编号施工；块体拆除施工；强度检测施工；初破除施工；二次破碎施工；破碎筛分堆放备用施工；新型再生块体混凝土施工；有益效果为：本发明提出的基坑支撑混凝土梁板拆除分类再生利用及其施工方法针对基坑支撑混凝土梁板拆除分类再生利用进行研究，同时拆除后再生块体混凝土经过块径及强度两个方面的适用性研究分析，能够使不用类型的再生块体混凝土使用到不同的新混凝土构件中，不仅能拓展再生混凝土的应用范围，也等值甚至增值的再利用了材料资源。
一种基坑支撑混凝土拆除分类再生利用及其施工方法

[发明专利]一种基于属性驱动GAN的文本生成图像的方法-CN202211150158.8在审
发明人：李玺;吴欣填;赵涵斌;郑良立 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于属性驱动GAN的文本生成图像方法。该方法提出一种新的文本表达——属性表达，辅助文本生成图像任务中的文本表达能力，同时作为条件生成对抗网络中额外条件控制图像的生成；另外本发明针对引入的属性表达，提出一个具备实时读写功能的属性记忆模块，为文本生成图像的条件生成框架提供相应的属性条件信息，同时设计两种不同的记忆更新策略对属性记忆库进行实时优化；再者本发明在文本图像跨模态训练过程中，提出一个对比学习策略对多种不同的模态表达，即属性、句子、图像进行特征空间的对齐。本发明能够通过输入句子和属性的联合文本生成逼真且高语义匹配度的图像，也能够实现条件对抗生成网络在跨模态场景下的稳定训练。
一种基于属性驱动 gan 文本生成图像方法

[实用新型]一种可升降的移动式操作平台-CN202123011731.0有效
发明人：傅磊;钟方平;蒋欣恒;徐峰;赵琦琦;丁振财;王志行;赵涵斌;郭凤刚;李若波;陈磊;许增栋;梁超凡;白湘;徐浩 -专利权人：中建新越建设工程有限公司
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： E04G1/18 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种可升降的移动式操作平台，其包括有长度可调的支座、长度可调的竖向支架、长度可调的扶梯和载台，所述竖向支架的下端与所述支座固定连接，所述载台固定于所述竖向支架的顶部，所述扶梯倾斜设置，且所述扶梯的上下两端分别连接于所述竖向支架和所述支座，所述支座远离所述竖向支架的一端与所述竖向支架的上端之间连接有倾斜设置的拉索，且所述支座上设有配重块。本实用新型具有方便拆装、便于移动、易于爬梯、便于调节等特点。
一种升降移动式操作平台

[发明专利]一种偏差上下文信息修正的增量语义分割方法-CN202210249636.4在审
发明人：李玺;赵涵斌;杨丰瑜;付星赫 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种偏差上下文信息修正的增量语义分割方法。该方法首先获取多个类别的语义分割数据流，并划分为多个训练数据集；在第一个增量语义分割学习步骤中，以一个训练数据集学习得到初始语义分割网络模型；在下一个增量语义分割学习步骤中，以擦除新类像素点的方法对新获得的包含新类别的训练数据集，产生偏差上下文信息修正的图片对，构建偏差上下文信息修正的训练数据集，基于偏差上下文信息修正的训练数据集，以偏差上下文信息修正和自适应类平衡的学习方法更新最新的增量语义分割网络模型。本发明能有效地修正旧类像素点的偏向新类的上下文信息和缓解偏差的类分布问题，减少对旧类知识的遗忘和对背景类别的语义漂移。
一种偏差上下文信息修正增量语义分割方法

[发明专利]一种基于类扩张学习的神经网络模型优化方法-CN201910858852.7有效
发明人：汪慧;朱文武;赵涵斌;李玺 -专利权人：浙江大学
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于类扩张学习的神经网络模型优化方法。具体包括步骤如下：获取用于训练的含有多种类别的样本的数据集，并定义算法目标；用通用模型提取数据集中每类图片的特征，并根据每类特征的分布情况评估各个类别易错的程度；将易错程度最高的几类数据加入训练池，并用训练池中的数据优化神经网络；优化完成后，将剩余易错程度最高的几类数据加入训练池，扩张训练池中的类别，并在上一次训练得到的神经网络基础上用训练池进一步优化神经网络；不断对训练池进行类扩张，直至整个数据集进入训练池，得到最终的优化的神经网络模型。本发明适用于监督学习中的基于多类别数据集的神经网络模型优化，面对各类复杂的情况具有较佳的效果和鲁棒性。
一种基于扩张学习神经网络模型优化方法

[发明专利]一种视频分类模型的训练方法及相关装置-CN202110714664.4在审
发明人： 赵涵斌;李玺;许松岑 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种视频分类模型的训练方法，应用于人工智能领域。该方法包括：获取待训练数据；获取第一模型和第二模型；将所述待训练数据分别输入所述第一模型和所述第二模型，以获取所述第一模型提取的第一时序特征和第一空间特征以及所述第二模型提取的第二时序特征和第二空间特征；以所述第一模型为教师网络，根据第一损失函数和第二损失函数，对所述第二模型进行知识蒸馏，以更新所述第二模型，其中，所述第一损失函数是基于所述第一时序特征和所述第二时序特征得到的，所述第二损失函数是基于所述第一空间特征和所述第二空间特征得到的。基于本方案，能够在保证训练得到的新模型具有较高分类精度的基础上，降低了训练新模型的计算开销。
一种视频分类模型训练方法相关装置

[发明专利]一种基于特征空间组合的小样本类增量学习方法-CN202010590902.0在审
发明人：李玺;赵涵斌;傅永健;励雪巍 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-06-24 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征空间组合的小样本类增量学习方法，方法具体包括以下步骤：连续获取多个任务的数据流，在每个类增量学习会话中只能获得一个任务的数据，定义方法目标；在第一个类增量学习会话中，获取第一个任务的数据，学习得到基任务网络模型；在下一个类增量学习会话中，获取新任务数据，更新当前网络模型；每次类增量学习会话后，通过基任务网络模型得到基任务特征空间，通过当前网络模型得到终身学习特征空间，对两个空间进行组合，得到一个组合特征空间，利用组合空间进行分类。本发明能够构建一个有效的组合特征空间，很好地平衡旧知识保留和新知识适应，同时实现简单，是一个既有效并且实用简单的小样本类增量学习方法。
一种基于特征空间组合样本增量学习方法

[发明专利]一种基于类内结构紧致约束的无监督对抗域适应方法-CN202010637233.8在审
发明人：李玺;汪慧;田健;赵涵斌 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于类内结构紧致约束的无监督对抗域适应方法。具体包括如下步骤：获取用于训练的有标签的源域数据集以及无标签的目标域数据集；用神经网络模型提取数据集中每张图片的特征，并根据聚类算法构建提取到的特征的类内结构；利用对抗域适应算法训练神经网络，并在训练过程中以类内结构的紧致性作为条件约束神经网络；利用训练过的模型重新提取每张图片的特征以及特征的类内结构，并以此作为约束用对抗域适应算法进一步训练神经网络；不断迭代进行特征提取，特征类内结构构造以及用以类内结构紧致性为条件的对抗域适应算法训练神经网络。本发明适用于无监督域适应领域中的知识迁移，面对各类复杂的情况具有较佳的效果和鲁棒性。
一种基于结构约束监督对抗适应方法

[发明专利]一种用于神经网络加速的渐进式块知识蒸馏方法-CN201810758814.X在审
发明人：李玺;赵涵斌;汪慧 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-07-11 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于神经网络加速的渐进式块知识蒸馏方法，方法具体包括以下步骤：输入原复杂网络和相关参数；将原复杂网络分成多个子网络块，按块设计学生子网络块并随机初始化参数；将输入的原复杂网络作为第一次块蒸馏过程的教师网络，块蒸馏过程完成得到一个学生网络，其中第一个学生子网络块参数最优；将上一次块蒸馏过程得到的学生网络作为下一次块蒸馏过程的教师网络，得到下一个学生网络，其中块蒸馏结束的学生子网络块参数最优；所有子网络块蒸馏过程完成，得到最终的简单学生网络以及最优参数。本发明能在一般的硬件架构上能够达到对模型压缩加速的效果，同时实现简单，是一个既有效并且实用简单的深度网络模型压缩加速算法。
蒸馏过程网络复杂网络蒸馏神经网络块参数学生随机初始化加速算法模型压缩网络模型相关参数硬件架构最优参数子网络按块教师压缩

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