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]基于弱监督学习的域自适应实例分割方法及装置-CN202210236149.4在审
  • 来锴楠;田彦 - 浙江工商大学
  • 2022-03-11 - 2022-06-10 - G06V10/26
  • 本发明公开了一种基于弱监督学习的域自适应实例分割方法及装置,首先在源域上训练初始实例分割模型,输出骨干网络特征和语义分数张量,使用层次凝聚聚类构建语义树,然后对语义树的叶节点进行抽样,快速判断实例分割掩码是否准确,根据标注信息对预测不准确的实例进行掩码修正,根据目标域掩码修正结果微调初始实例分割模型,从而改善实例分割模型的有效性。本发明通过使用有限的验证信号快速判断准确样本,并将这些准确样本传播改善初始实例分割模型适应能力,处理不准确样本中的部分噪声,解决了在域自适应方面,虽然可以通过引入来自目标域数据集的监督信号来改进分实例割模型
  • 基于监督学习自适应实例分割方法装置
  • [发明专利]意图识别模型的训练方法、意图识别方法、设备及介质-CN202210325806.2在审
  • 陈丹;李震震;顾志松 - 苏州科达科技股份有限公司
  • 2022-03-30 - 2022-06-10 - G06F16/33
  • 本申请涉及一种意图识别模型的训练方法、意图识别方法、设备及介质,属于计算机技术领域,该方法包括:获取第一样本数据;获取各个意图类别对应的样本频率;将第一文本数据输入预先创建的初始网络模型,得到类别预测信息;将类别预测信息、意图类别和样本频率输入分类损失函数,得到分类损失值;基于分类损失值更新初始网络模型的模型参数,以训练得到意图识别模型,可以解决训练得到的意图识别模型对某些意图类别识别的准确性较低的问题;由于将样本频率加入到分类损失函数中,从而计算出带有该分布情况的先验知识的损失值,可以使初始网络模型对不同意图类别的特征的学习程度相同,因此,可以提高训练得到的意图识别模型对意图识别的准确性。
  • 意图识别模型训练方法设备介质
  • [发明专利]视频增强模型的训练方法及装置、视频增强方法及装置-CN202210261387.0在审
  • 何刚;徐宁;戴宇荣;闻兴;于冰 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2022-03-16 - 2022-06-14 - G06V20/40
  • 视频增强模型的训练方法包括:获取训练样本,其中,训练样本包括训练视频、训练视频对应的原始未压缩视频和原始未压缩视频第一次编码后的初始编码视频;将训练视频输入到视频增强模型,得到第一预估增强视频和第二预估增强视频,其中,第一预估增强视频是由视频增强模型输出的增强到原始未压缩视频的质量的预估增强视频,第二预估增强视频是由视频增强模型中的辅助监督注意力层输出的增强到初始编码视频的质量的预估增强视频;基于原始未压缩视频、初始编码视频、第一预估增强视频和第二预估增强视频确定损失;基于损失调整视频增强模型的参数,对视频增强模型进行训练。
  • 视频增强模型训练方法装置

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