“向灿群”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网_中国专利网

首页在售求购查询申请展会资讯专利榜企服商城升级VIP

立即登录免费注册

在售专利
求购专利
查询专利
新闻资讯
技术展会
招商加盟
专利榜

本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247 本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247 本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247

本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247 本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247 本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247

专利名称

专利名称
专利号码
专利分类
申请人
公布日期

农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

专利下载VIP

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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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

钻瓜专利网为您找到相关结果3个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种区域建议框检测方法、终端及存储介质-CN202011033504.5有效
发明人：张正宇;邹文斌;彭映青;向灿群;田时舜;邹光明 -专利权人：深圳大学;深圳市慧视智联科技有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种区域建议框检测方法、终端及存储介质，方法包括：对目标图像进行特征提取，获取所述目标图像的深度特征图；将所述深度特征图输入至预先训练完成的检测网络中，通过所述检测网络获取至少一组包含N个点的目标点集，并根据各个所述目标点集确定所述目标图像中的区域建议框；其中，所述目标点集中的点为所述检测网络预测的所述目标图像中物体边缘上的点。本发明提供的区域建议框检测方法的检测网络的预测并不以预设锚框为基础，而是通过预测物体边缘上的点来确定区域建议框，不受到预设锚框大小的限制，能够实现更精准的区域建议框检测。
一种区域建议检测方法终端存储介质

[发明专利]基于深度学习的训练方法和装置以及目标跟踪方法和装置-CN201910371580.8有效
发明人：邹文斌;陈柏霖;向灿群;李霞 -专利权人：深圳大学
申请日： 2019-05-06 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的训练方法和装置以及目标跟踪方法和装置，一种基于深度学习的训练方法包括：获取训练图像；对训练图像进行前向传播，获得特征信息；将特征信息输入胶囊投影网络，获得胶囊投影；对胶囊投影进行反向传播，获得注意力图；根据所述注意力图训练胶囊投影网络。本发明实施例通过将特征信息输入胶囊投影网络，获得胶囊投影，通过胶囊投影可以充分利用垂直于胶囊子空间的特征信息，从而提高了胶囊子空间的更新效率，进一步提高了目标跟踪的成功率。
基于深度学习训练方法装置以及目标跟踪

[发明专利]一种利用共基胶囊投影进行图像分类的方法-CN201910538745.6有效
发明人：邹文斌;彭文韬;向灿群;徐晨 -专利权人：深圳大学
申请日： 2019-06-20 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于图像分类技术领域，公开了一种利用共基胶囊投影进行图像分类的方法，包括下述步骤：(1)利用多层卷积网络提取输入图像的特征，获得特征图；(2)将特征图映射成一个一维的特征向量X；(3)对特征向量X进行特征变换，将特征向量X分为N组，并组合向量为特征矩阵；(4)将特征矩阵进行共基胶囊投影，投影到多个胶囊子空间，计算每个子空间投影后的向量模长和，根据模长和的大小进行图像分类预测。本发明利用共基胶囊投影思想将其特征投影到多个胶囊子空间，然后再进行图像分类任务的预测，经过实验发现该网络对大小规模的图像都能够适应，并且即使采用较小的数据集训练也能达到非常好的分类效果。
一种利用胶囊投影进行图像分类方法

1
共 3 条

友情链接：交换友情链接需要网站权重大于4，网站收录10W以上，如符合条件，请联系QQ：76009968。

关于我们寻求报道投稿须知广告合作版权声明网站地图友情链接企业标识联系我们

在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

版权所有钻瓜科技（天津）有限公司津ICP备15000985号津公网安备 12019202000206号http://www.vipzhuanli.com/公布日期

咨询在线客服

咨询在线客服

tel code back_top