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]一种基于属性驱动GAN的文本生成图像的方法-CN202211150158.8在审
  • 李玺;吴欣填;赵涵斌;郑良立 - 浙江大学
  • 2022-09-21 - 2023-02-03 - G06T11/00
  • 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
  • [发明专利]使用生成式参数的层次性显著建模的显著性目标检测方法-CN202210087655.1在审
  • 张文虎;郑良立;李玺 - 浙江大学
  • 2022-01-25 - 2022-05-10 - G06V20/00
  • 本发明公开了一种使用生成式参数的层次性显著建模的显著性目标检测方法,用于在给定彩色图像的情况下,对彩色图像中的显著物体做像素级的细粒度分割。该方法具体包括如下步骤:获取训练该任务的图像数据集;建立用于提取彩色图像的主干深度神经网络;建立使显著性层次建模策略对于输入图片更有适应性的层次信号生成模块;建立用于对输入图像进行显著性层次建模的显著性层次模块;基于前述模型结构进行预测模型训练,并得到最终的训练好的神经网络模型。本发明适用于RGB场景下的显著性目标检测,面对各类复杂情况具有较佳的效果和鲁棒性。
  • 使用生成参数层次显著建模目标检测方法
  • [发明专利]一种基于记忆体的无监督域适应图片分类方法-CN202110776679.3在审
  • 李玺;郑良立;汪慧 - 浙江大学
  • 2021-07-09 - 2021-11-19 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于记忆体的无监督域适应图片分类方法,用于在给定有标签的源域数据集和无标签的目标域数据集上,通过记忆体对齐源域和目标域的分布,将源域数据集的知识迁移到目标域数据集上,在目标域数据集上获得较高的图像分类准确率。具体包括如下步骤:获取源域数据集和目标域数据集;用神经网络模型提取数据集中图片的特征,使用聚类算法辅助记忆体逐类别地存储源域和目标域的特征;训练神经网络,以源域与目标域记忆体的分布的相似性作为条件约束神经网络;不断迭代,得到训练好的网络模型;将模型应用在目标域数据集上,进行图像分类任务。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。
  • 一种基于记忆体监督适应图片分类方法

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