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[发明专利]一种基于多角度深度推理的深度网络图像分类方法-CN202010155510.1在审
发明人：朱安 -专利权人：南京览笛信息科技有限公司
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多角度深度推理的深度网络图像分类方法，应用深度网络，深度网络中包括相互连通的自监督孪生深度预测网络和图片分类网络，利用自监督孪生深度预测网络构建RGBD模型，构建RGBD数据集；图片分类网络中存储有图片分类数据库和图片分类模型，图片分类数据库中包括RGBD数据集和标识，基于多角度深度推理的深度网络图像分类方法包括如下步骤：将无标识的RGB图像导入RGBD模型中生成无标识的RGBD数据集；将无标识的RGBD数据读入图片分类模型中分类本发明所述的基于多角度深度推理的深度网络图像分类方法具有网络结构合理实用、实现了端到端的图像分类、有效的提升了图像分类时的识别区分能力、提高了分类的正确率的优点。
一种基于角度深度推理网络图像分类方法

[发明专利]基于核磁共振测井的储层分类方法-CN201510226979.9在审
发明人：谢然红;刘秘;李长喜 -专利权人：中国石油大学(北京)
申请日： 2015-05-06 - 公布日： 2015-09-23 - 主分类号： G01V3/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于核磁共振测井的储层分类方法，该方法包括：获取待分类储层的待分类深度点的核磁共振横向弛豫时间T2谱；根据所述核磁共振T2谱，计算待分类储层的待分类深度点的核磁共振孔隙度；采用双峰高斯密度函数拟合所述核磁共振T2谱，得到表征待分类储层的待分类深度点的孔隙结构特征的参数；根据待分类储层的待分类深度点的核磁共振孔隙度和表征待分类储层的待分类深度点的孔隙结构特征的参数，采用聚类分析的方法，对待分类储层的待分类深度点进行分类；根据对待分类储层的待分类深度点的分类结果，确定待分类储层的储层类型。
基于核磁共振测井分类方法

[发明专利]一种基于知识蒸馏的图像分类方法-CN202310750086.9在审
发明人：李天质;武伯熹;林彬彬;何晓飞;蔡登 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识蒸馏的图像分类方法，包括：(1)构建一个深度神经网络作为第一深度模型；(2)将构建的第一深度模型在图像训练集上进行训练；(3)提取训练好的第一深度模型中的网络骨干部分，在每层的输出后加入辅助分类头，随机初始化辅助分类头，构成第二深度模型；(4)冻结网络骨干部分，训练辅助分类头；(5)构建一个包含每层辅助分类头的深度神经网络，进行随机初始化，构成第三深度模型；(6)逐层训练第三深度模型，利用第二深度模型每层辅助分类头的输出作为监督；(7)提取第三深度模型的骨干部分以及最后一层辅助分类头，进行图像分类。利用本发明，可以提升训练模型的优化能力，提高图像分类的效果。
一种基于知识蒸馏图像分类方法

[发明专利]图像分类方法和装置、电子设备、可读存储介质-CN202010779364.X在审
发明人：钱立辉;李马丁;王斌;于冰 -专利权人：清华大学;北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开关于一种图像分类方法和装置、电子设备、可读存储介质。所述方法包括：获取初始待分类图像；获取所述初始待分类图像的深度热力图；所述深度热力图是指通过不同色域来表示初始待分类图像中对象的景深深度信息的图像；组合所述初始待分类图像的RGB通道图像与所述深度热力图，得到4通道的目标待分类图像；根据所述目标待分类图像，对所述初始待分类图像进行分类，以得到所述待分类图像是否为大光圈类型的图像。本实施例中通过增加包含景深深度信息的深度热力图作为待分类图像的一个维度特征，可以提升图像分类的准确度。
图像分类方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种基于深度预测编码网络的视频分类方法及系统-CN202010976749.5在审
发明人：宋波 -专利权人：北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06F16/75 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于深度预测编码网络的视频分类方法及系统，在本申请提供的方法中，先获取待分类视频数据，在待分类视频数据中提取目标视频帧；再构建深度预测编码网络模型；然后将目标视频帧输入深度预测编码网络模型进行分类；最后基于深度预测编码网络对所述目标视频帧的分类结果生成待分类视频的分类标签。基于本申请提供的基于深度预测编码网络的视频分类方法及系统，针对现阶段视频分类领域的不足，提出一种基于深度预测编码网络的视频分类模型，采用了一种基于预测编码原理设计的深度神经网络架构PredNet，并在其基础上针对视频分类任务进行了扩展，能够提升无监督视频分类的准确性和效率。
一种基于深度预测编码网络视频分类方法系统

[发明专利]人脸活体检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111180614.9有效
发明人：李运涛;韩晶;童志军;丁小羽 -专利权人：深圳市一心视觉科技有限公司;南京阅面科技有限公司
申请日： 2021-10-11 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：人脸活体检测方法包括：获取人脸检测图像，人脸检测图像包括人脸的红外图像和深度图像；对红外图像进行特征提取，得到全局红外分类特征和局部红外分类特征；对深度图像进行特征提取，得到全局深度分类特征和局部深度分类特征；对全局红外分类特征以及全局深度分类特征进行特征拼接，得到全局多模态特征，对局部红外分类特征以及局部深度分类特征进行特征拼接，得到局部多模态特征；将各分类特征分别输入对应的分类器，得到对应分类结果；若分类结果满足预设条件
活体检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]尿路上皮细胞玻片图像分类方法、装置、设备和介质-CN202210543459.0有效
发明人：黄晓巍;吴泽勤;汪进;姚沁玥;陈睿 -专利权人：赛维森（广州）医疗科技服务有限公司
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及计算机视觉技术领域，提供了一种尿路上皮细胞玻片图像分类方法、装置、设备和介质。本申请不仅能够提高分类过程产生的数据的适用性、扩大该数据的应用范围，还能提升分类结果的准确性。该方法包括：将多个尿路上皮细胞玻片子图像输入至深度分类模型，得到所述深度分类模型输出的深度分类结果；对所述深度分类结果进行过滤，得到可疑目标子图集；将所述可疑目标子图集输入至细胞特征分类模型，得到所述细胞特征分类模型输出的细胞特征及细胞特征分类结果；将所述深度分类结果、所述细胞特征及所述细胞特征分类结果进行特征融合，得到总体分类特征；根据所述总体分类特征，确定所述尿路上皮细胞玻片图像的分类结果。
路上细胞图像分类方法装置设备介质

[发明专利]中文文本分类系统及方法-CN201710034462.9有效
发明人：俞旸;凌志辉 -专利权人：南京云思创智信息科技有限公司
申请日： 2017-01-18 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种中文文本分类系统，包括广义语义深度学习模块、领域语义深度学习模块和领域文本概念分类模块，广义语义深度学习模块基于海量广义领域无关文本集采用CBOW模型学习词汇的广义语义；领域语义深度学习模块基于各领域相关文本，结合词汇的广义语义采用CBOW模型学习词汇的领域语义；领域文本概念分类模块基于各领域内的已有分类文本数据，结合学习到的词汇的领域语义，采用深度卷积神经网络将待分类的文本进行概念分类，并得到该文本中每个词汇的深度语义；每次领域语义深度学习模块后得到的词汇的深度语义，还反馈至领域语义深度学习模块，用以采用CBOW模型重新学习词汇的领域语义。本发明还公开了一种中文文本分类方法。本发明分类更精确。
中文文本分类系统方法

[发明专利]一种基于集成支持向量机对深度特征进行分类的方法-CN201810378739.4在审
发明人：张黎;邹开红;宗旭;蒋娟 -专利权人：杭州闪捷信息科技股份有限公司
申请日： 2018-04-25 - 公布日： 2018-09-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于集成支持向量机对深度特征进行分类的方法，涉及数字信号处理技术领域，一种基于集成支持向量机对深度特征进行分类的方法，包括以下步骤：S1：输入待分类的深度特征文件；S2：建立第一预定值种降维维度；S3：建立第二预定值种核函数；S4：依次获取上述任一降维维度和任一核函数组合下的分类器输出信息；S5：将每一个分类器输出信息通过组合投票，得出待分类的深度特征文件的分类结果。本发明一种基于集成支持向量机对深度特征进行分类的方法的深度特征信息提取精确度高，多个降维维度获取信息，分类预测的结果准确性高，可以有效对深度特征的分类和分级。
深度特征分类集成支持向量机分类器输出核函数数字信号处理技术结果准确性分类结果获取信息信息提取信息通过分级投票预测

[发明专利]基于深度学习优化器的大规模图像分类方法-CN202210814527.2在审
发明人：林宙辰;谢星宇 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于深度学习优化器的大规模图像分类方法，通过构建新的深度学习优化器，利用图像训练数据和构建的深度学习优化器训练深度神经网络模型，得到训练好的图像分类深度神经网络模型；再将待分类的包含预定义类别的彩色图像输入到训练好的图像分类深度神经网络模型，模型的输出为图像的类别标签，由此实现大规模图像分类。采用本发明方法进行大规模图像分类，可避免在外推点计算梯度而带来的额外计算和内存的开销，对数据量的批大小具有极大的耐受性，能够提高大规模图像分类的效率及图像分类精度。
基于深度学习优化大规模图像分类方法

[发明专利]一种基于加权深度森林的小样本数据分类方法-CN202210491986.1在审
发明人：邓玉辉;陈萍 -专利权人：暨南大学
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加权深度森林的小样本数据分类方法，解决现有分类方法在小样本数据下难以进行表征学习、无法正确分类的问题。该分类方法包括：数据预处理，对待分类数据进行清洗、填充和归一化；模型构建，为解决深度森林模型存在的问题，构建基于加权深度森林的小样本数据分类模型；模型训练，利用小样本数据集对模型进行训练，获得最优基于加权深度森林的小样本数据分类模型；模型预测，将真实待分类数据输入训练得到的模型，得到分类结果。对比其他较流行的机器学习分类方法，验证本发明的有效性。本发明公开的方法中构建的模型，适用于不同类型的小样本数据分类任务，与深度神经网络相比，训练速度更快，分类效果更好。
一种基于加权深度森林样本数据分类方法

[发明专利]一种基于深度学习的水下目标识别分类方法-CN202310542407.6在审
发明人：成霄;李兴顺;于洋;俞兆虎 -专利权人：青岛中科研海海洋科技有限公司
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的水下目标识别分类方法。所述基于深度学习的水下目标识别分类方法，包括：获取水下目标图像，对所述水下目标图像进行标注；构建多个深度学习的水下目标分类模型，对水下目标分类模型进行训练，利用训练好的水下目标分类模型实现水下目标图像的分类，获得多个水下目标分类结果；基于水下目标特征训练完成的深度学习模型开展水下目标的细分类识别工作，准确的识别出水下目标的类型。本发明提供的基于深度学习的水下目标识别分类方法，通过处理图片自动完成图片识别分类，无需使用者对分类标准具有任何知识，操作简单便捷，对水下目标域数据进行分类识别的准确率更高。
一种基于深度学习水下目标识别分类方法

[发明专利]图像处理装置和方法-CN201711070256.X有效
发明人：田虎;李斐 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2017-11-03 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：所述图像处理装置包括转换器，其将输入图像转换为深度图像，以获得针对所述输入图像的每一像素的转换的深度；以及分类器，其在所述转换的深度和来自深度数据集的真实深度之间进行分类，其中，对所述分类器和所述转换器进行训练，直到所述分类器不能区分所述转换的深度和所述真实深度。使用根据本公开的图像处理装置和方法，通过对抗训练可以从单幅图像中学习深度，这不仅可以通过转换器学习单幅图像的深度，还可以通过分类器了解深度的高阶一致性。通过这样的对抗训练，转换器可以输出与真实深度图具有相似分布的深度图。
图像处理装置方法

[发明专利]一种基于改进深度残差网络的城市声音分类方法-CN202111484910.8在审
发明人：刘亚荣;黄海滨;黄飞扬;于顼顼 -专利权人：桂林理工大学
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进深度残差神经网络的城市声音分类方法，包括4个步骤：S1数据预处理：将声音的振幅和频率图形化；S2数据特征提取：提取声音信号的音频特征并进行数据标准化处理；S3改进深度残差网络分类器：构建改进的深度残差网络模型，将处理后的训练数据集送入改进深度残差网络分类器进行训练，得出改进深度残差网络声音分类器模型；S4声音分类结果判定：将声音测试数据集送入改进深度残差神经网络声音分类器模型进行测试，得出分类准确率。与传统分类方法相比，本发明提供的一种基于改进深度残差神经网络的城市声音分类方法，不仅避免了梯度爆炸和梯度消失现象，同时可以实现多种声音类型的智能分类。
一种基于改进深度网络城市声音分类方法

[发明专利]医学不良事件文本分类方法、装置、电子设备及介质-CN202210839075.3有效
发明人：黄雨;代腾宇;楼轶维 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种医学不良事件文本分类方法、装置、电子设备及介质，属于深度学习技术领域。所述方法包括：构建文本分类模型，所述文本分类模型包括：深度金字塔卷积神经网络、循环卷积神经网络和分类层，所述分类层用于基于所述深度金字塔卷积神经网络和循环卷积神经网络的特征融合结果进行分类；将医学不良事件文本输入所述文本分类模型，经过所述文本分类模型处理后，获得医学不良事件文本分类结果。本发明构建的文本分类模型融合了深度金字塔卷积神经网络和循环卷积神经网络，可以基于深度金字塔卷积神经网络和循环卷积神经网络的特征融合结果对医学不良事件文本进行有效分类。
医学不良事件文本分类方法装置电子设备介质

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