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]分类模型训练的方法、装置、设备及存储介质-CN202210824558.6在审
  • 郑喜民;胡浩楠;舒畅;陈又新 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2022-07-13 - 2022-09-27 - G06K9/62
  • 本发明涉及智能决策技术,揭露了一种分类模型训练的方法,包括:利用训练样本对待训练分类模型进行训练,得到第一训练分类模型;在第一训练分类模型的训练损失大于预设阈值,计算第一训练分类模型的第一归因图,以对第一训练分类模型进行训练,得到第二训练分类模型;在第二训练分类模型的训练损失大于预设阈值,计算第二训练分类模型的第二归因图,以对第二训练分类模型进行训练,得到第三训练分类模型;计算第一归因图和第二归因图的归因距离值,以获取第三训练分类模型的第三归因图后,对第三训练分类模型进行训练,得到第四训练分类模型;根据第四训练分类模型的训练损失,生成训练好的分类模型。本发明可以加速分类模型训练。
  • 分类模型训练方法装置设备存储介质
  • [发明专利]视频分类的方法、构建分类模型的方法、装置和设备-CN202210449718.3在审
  • 阚野 - 北京快乐茄信息技术有限公司
  • 2022-04-26 - 2022-08-09 - G06V20/40
  • 本申请公开了一种视频分类的方法、构建分类模型的方法、装置和设备,可以应用于视频分类领域。该视频分类方法包括:获取待分类视频,将待分类视频输入分类模型进行视频分类;其中,分类模型是由已分类视频对初始化模型训练得到的,初始化模型是由基于未分类视频训练的自监督模型模型参数得到的。本申请在获得分类模型的过程中,利用未分类视频训练得到应用于分类模型模型参数,避免了原有的需要大量已分类视频对分类模型进行训练的情况,减少了人工分类的时间,提高了分类模型的训练效率和精度,进而提升视频分类的效率和精度
  • 视频分类方法构建模型装置设备
  • [发明专利]一种基于深度学习模型的图像分类方法-CN202110856234.6有效
  • 王红滨;王鹏鸣;张政超;周连科;王念滨;何鸣;王勇 - 哈尔滨工程大学
  • 2021-07-28 - 2022-09-30 - G06V10/764
  • 一种基于深度学习模型的图像分类方法,属于图像分类领域。本发明解决了现有针对图像分类的神经网络无法在保证图像分类准确率的同时降低训练时间和模型参数规模的问题。本发明方法包括:建立图像分类模型,对图像分类模型进行冷启动训练;获取图像数据作为训练集,从“V”型相似度曲线中选取一个相似度系数作为相似度阈值,基于该阈值,利用训练集对图像分类模型参数进行训练,获取当前图像分类模型的参数;基于动态阈值和当前图像分类模型的参数,逐步降低该阈值,将训练集输入图像分类模型中,进行图像分类模型训练,获得最优的分类模型,停止图像分类模型训练;将待分类的图像输入最优的图像分类模型,得到图像分类结果本发明用于图像分类
  • 一种基于深度学习模型图像分类方法
  • [发明专利]一种胃镜图像分类模型构建方法及胃镜图像分类方法-CN202110649737.6在审
  • 戴捷;李亮 - 紫东信息科技(苏州)有限公司
  • 2021-06-10 - 2021-08-31 - G06T7/00
  • 本申请提供一种胃镜图像分类模型构建方法及胃镜图像分类方法,该镜图像分类模型构建方法包括:获取患者的诊断结果和胃镜图像集;其中,胃镜图像集包括多个胃镜图像;将诊断结果和胃镜图像集输入至预设的原始分类模型,以对原始分类模型进行预训练,得到预训练分类模型;根据预训练分类模型模型参数,构建目标分类模型。上述技术方案提供的胃镜图像分类模型构建方法,通过根据经过多图片预训练的分类模型模型参数,构建目标分类模型,节省了目标分类模型的后续训练时间,提高了目标分类模型的构建效率,并且,通过以已确诊患者为样本统计单位
  • 一种胃镜图像分类模型构建方法
  • [发明专利]分类模型训练方法以及分类方法-CN202210102315.1在审
  • 蒋乐怡 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2022-01-27 - 2022-05-17 - G06K9/62
  • 本申请涉及一种分类模型训练方法以及分类方法。所述分类模型训练方法包括:获取第一分类模型、第二分类模型和样本数据;将样本数据输入第一分类模型,得到第一预测结果,并将样本数据输入第二分类模型,得到第二预测结果;比对第一预测结果和第二预测结果,得到与第一分类模型对应的第一训练数据以及与第二分类模型对应的第二训练数据;通过第一训练数据对第一分类模型进行训练,得到训练后第一分类模型,并通过第二训练数据对第二分类模型进行训练,得到训练后第二分类模型;根据训练后第一分类模型和训练后第二分类模型,得到目标分类模型。采用本分类模型训练方法能够支持准确分类
  • 分类模型训练方法以及
  • [发明专利]模型融合方法、装置、设备及存储介质-CN202210623299.0在审
  • 窦逸辛;卞凯;柴培林;赖嘉伟;王锟朋 - 中国银联股份有限公司
  • 2022-06-02 - 2022-08-12 - G06K9/62
  • 本申请公开了一种模型融合方法、装置、设备及存储介质,属于数据处理领域。该方法包括:利用获取的多个分类模型、验证样本集合和分类预期要求,计算得到分类模型分类精度;根据分类精度,选取第一目标分类模型和第二目标分类模型;基于第一目标分类模型对验证样本集合的分类分数和分类预期要求,确定第一分类分数区间和第二分类分数区间,并生成融合模型,第一分类分数区间包括第一目标分类模型分类阈值,融合模型的规则包括:分类分数位于第一分类分数区间的数据的分类结果基于第二目标分类模型得到,分类分数位于第二分类分数区间的数据的分类基于第一目标分类模型得到根据本申请实施例能够提高分类的准确性。
  • 模型融合方法装置设备存储介质
  • [发明专利]问题分类模型分类方法、训练方法及装置-CN202110763390.8在审
  • 姜泽仁;郭定平;段戎 - 华为技术有限公司
  • 2021-07-06 - 2023-01-06 - G06F16/35
  • 本申请涉及人工智能技术领域,提供了一种问题分类模型,包括:级联的n个分类模型,n为两个或两个以上;n个分类模型中包括级联的第i‑1个分类模型、第i个分类模型;第i个分类模型根据用户问题、第i‑1个分类模型输出的分类结果,输出第i个分类模型分类结果,其中,第i个分类模型比第i‑1个分类模型所输出的分类结果的分类类别的颗粒度小。还提供了相应的问题分类方法以及问题分类模型的训练方法。本申请实施例提供的方案可以实现即使在少量样本数据训练的情况下,也能较为准确的实现问题的分类,提供较为准确的对应问题的答案。
  • 问题分类模型方法训练装置
  • [发明专利]模型训练方法、图像分类方法、装置及电子设备-CN202310117555.3在审
  • 刘建伟 - 北京爱芯科技有限公司
  • 2023-02-09 - 2023-05-02 - G06V10/774
  • 本申请提供一种模型训练方法、图像分类方法、装置及电子设备,涉及图像处理技术领域。模型训练方法包括:对第一类数据进行逆处理,得到第二类数据;基于第一分类模型和第二类数据对第二分类模型进行训练,得到目标分类模型;其中,第一类数据包括RGB数据,第二类数据包括RAW数据;第一分类模型包括RGB分类模型,第二分类模型包括RAW分类模型。图像分类方法包括:获取目标相机采集得到的待分类图像;基于目标分类模型对待分类图像进行分类,得到分类结果;其中,待分类图像包括RAW数据,目标分类模型根据模型训练方法生成。通过训练RAW分类模型,无需对原始数据进行转换,能够直接在RAW域对图像分类,优化图像的分类效果。
  • 模型训练方法图像分类装置电子设备
  • [发明专利]图像分类、地物分类方法和装置-CN202210564406.7有效
  • 袁建龙;王志斌;李昊 - 阿里巴巴(中国)有限公司
  • 2022-05-23 - 2022-11-04 - G06V10/764
  • 说明书披露一种图像分类、地物分类方法和装置。所述图像分类方法包括:获取待分类的图像;将所述待分类的图像输入已训练的第一图像分类模型,以获得所述第一图像分类模型输出的图像分类结果;其中,所述第一图像分类模型通过模拟无穷样本图像进行训练,以使得所述第一图像分类模型的决策边界逼近第二图像分类模型的决策边界,所述第二图像分类模型是已训练的满足收敛条件的图像分类模型。采用上述方案可在不增加第一图像分类模型大小的情况下,提升第一图像分类模型分类准确度。
  • 图像分类地物方法装置
  • [发明专利]分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210204768.5在审
  • 代双亮 - 广州极飞科技股份有限公司
  • 2022-03-03 - 2022-06-03 - G06V10/764
  • 本发明涉及数据分类技术领域,提供一种分类方法、装置、电子设备及存储介质。通过将作业设备采集到的图像集输入预设分类模型,获得图像集中对象的类别;然后根据同一类别的对象在预设分类模型的训练集和图像集中对应的图像,确定预设分类模型是否退化;若预设分类模型退化,则优化预设分类模型,优化后的预设分类模型用于对作业设备采集的目标图像中对象进行分类。基于分类模型的训练数据和经分模型分类后的实际数据,实现自动确定分类模型是否退化即是否适应于实际场景,若分类模型退化则进行优化,使优化后的分类模型与实际场景匹配,以提高分类的准确度。
  • 分类方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]使用大型数据库进行对象识别的系统及方法-CN201180024104.0无效
  • L·贡考尔维斯;J·奥斯特洛夫斯基;R·伯曼 - 数据逻辑ADC公司
  • 2011-05-13 - 2013-03-27 - G06F17/30
  • 一种对存储在对象识别系统(100)的数据库(140)中的已知对象的识别模型集进行组织的方法(200)包括为这些已知对象确定分类模型并且将这些分类模型分组为多个分类模型组。每个分类模型组鉴别该数据库的一个部分,该部分包含具有是该分类模型组的成员的分类模型的已知对象的识别模型。该方法包括为每个分类模型组计算一个代表性分类模型。每个代表性分类模型是从是该分类模型组的成员的分类模型导出的。当将要识别一个目标对象(110)时,将这些代表性分类模型与该目标对象的分类模型进行比较从而使得能够选择这些已知对象的一个识别模型子集,用于与该目标对象的识别模型进行比较。
  • 使用大型数据库进行对象识别系统方法

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