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]特征金字塔图卷积神经网络及其在3D点云分类中的应用-CN202010355030.X有效
  • 颜成钢;白俊杰;龚镖;孙垚棋;张继勇;张勇东 - 杭州电子科技大学
  • 2020-04-29 - 2023-10-20 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种特征金字塔图卷积神经网络及其在3D点云分类中的应用。本发明通过对图卷积网络提取到的多种不同尺度的特征信息进行特征提取,在网络进行特征提取的过程中,不同深度的网络提取出的信息会有不同,通过对多种尺度可以更充分的使用网络中的特征信息,提高网络的效果。同时本发明通过深层残差图网络结构对特征进行进行提取,并构建了一种特征金字塔结构,在网络进行预测结果的以后充分的使用多种层次的特征信息,通过这种方法使得网络在进行3D点云分类的时候拥有更好的效果,同时该结构还能运用到其他任务重,本发明可以充分的利用图网络中提取的数据关系信息,提高图网络对数据的关系处理能力,提高在点云分类等图数据中的能力。
  • 特征金字塔图卷神经网络及其分类中的应用
  • [发明专利]基于语义对齐和关系推理的跨模态行人重识别方法及系统-CN202310633556.3在审
  • 付莹;方兴业;颜成钢 - 北京理工大学;杭州电子科技大学
  • 2023-05-31 - 2023-10-13 - G06V40/10
  • 本发明提出了基于语义对齐和相似度推理的跨模态行人重识别方法及系统,属于计算机视觉技术领域。首先预处理跨模态数据集,利用数据增广技术增加数据的多样性。然后使用分类损失函数、中心分离损失函数和原型多样性损失函数,对特征提取深度卷积网络进行训练。利用训练好的深度卷积神经网络,对行人图像进行特征提取,使用语义对齐实现潜在语义局部特征的对齐。最后利用相似度推理技术,根据语义对齐的特征向量计算图像间的距离,得到最终匹配结果。本发明有效解决了由行人姿态不对齐导致的特征向量语义不对齐问题,实现简单、性能高、鲁棒性强。本发充分挖掘图像间的相似度关系,优化距离计算,有利于实现高准确度和高稳定性的跨模态行人重识别。
  • 基于语义对齐关系推理跨模态行人识别方法系统

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