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专利名称

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申请人
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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

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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

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

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[发明专利]一种基于域特有信息获取的无监督领域适应图像分类方法-CN202210404117.0有效
发明人：斯小明 -专利权人：武汉明捷科技有限责任公司
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供一种基于域特有信息获取的无监督领域适应图像分类方法，包括如下步骤，源域特有特征提取，域共享特征的提取，目标域特有特征提取，源域特征分离函数计算，目标域特征分离函数计算，源域分类损失函数计算，源域图像重建损失函数计算，源域鉴别器损失函数计算，目标域鉴别器损失函数计算，目标域图像重建损失函数计算，该基于域特有信息获取的无监督领域适应图像分类方法，能够分离域特有信息和域共享特征，并利用域共享特征实现信息迁移，能够降低域特有信息对图像分类结果的干扰
一种基于特有信息获取监督领域适应图像分类方法

[发明专利]一种基于标签嵌入的鲁棒图像分类方法及系统-CN202210087643.9在审
发明人：罗一京;宫辰 -专利权人：南京理工大学;南京浩翔基础软件研究院有限公司
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于标签嵌入的鲁棒图像分类方法及系统，涉及模式识别技术领域，该方法包括：根据鲁棒图像分类器对目标图片进行分类，得到分类结果；鲁棒图像分类器是基于原始标签图像分类损失子函数、标签学习损失子函数以及新标签图像分类损失子函数训练得到的；原始标签图像分类损失子函数表示人像区域特征图对应的预测分类结果与人像区域原始标签分类结果之间的损失值；标签学习损失子函数表示人像区域原始标签分类结果学习人像区域新标签分类结果时的损失值；新标签图像分类损失子函数表示人像区域特征图对应的预测分类结果与人像区域新标签分类结果之间的损失值
一种基于标签嵌入图像分类方法系统

[发明专利]基于知识蒸馏的推荐模型配置方法、装置、设备、介质-CN202210537642.X有效
发明人：司世景;王健宗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：设备、介质，方法包括：根据教师模型确定的教师推荐分数确定用户样本的正样本集和负样本集；将正样本集和负样本集输入至学生模型得到学生推荐分数；根据学生推荐分数、正样本集和负样本集构建各个用户样本所对应的第一损失函数；调整正物品样本的位置，并确定位置互换后的曝光度损失值；根据曝光度损失值和正样本集构建第二损失函数；根据第二损失函数和第一损失函数确定目标损失函数，并配置至学生模型。根据本实施例的技术方案，能够根据正物品样本位置调整后确定的曝光度损失值构建第二损失函数，减少曝光度对排序靠后的物品样本的影响，提高推荐模型的准确性。
基于知识蒸馏推荐模型配置方法装置设备介质

[发明专利]一种人像风格迁移方法-CN202011427405.5在审
发明人：张娟;续兆攀;周明全 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2020-12-07 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人像风格迁移方法，该方法包括以下步骤：一、获取内容图像；二、风格迁移总损失函数的建立：通过内容损失、风格损失、总变差正则化损失和正则惩罚项，得到总损失函数；三、生成图像的迭代优化：计算机采用梯度下降法，利用总损失函数对初始的生成图像进行迭代优化，得到风格迁移图像。本发明方法步骤简单，设计合理，通过内容损失、风格损失、总变差正则化损失和正则惩罚项作为总损失函数，从而采用梯度下降法进行迭代优化，以使最后的风格迁移图像与内容图像和风格图像相似，提高了人像风格迁移的质量和效果
一种人像风格迁移方法

[发明专利]训练方法、装置及电子设备-CN202111069335.5在审
发明人：冯伟 -专利权人：维沃移动通信有限公司
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：根据精排偏好概率和目标标签，确定精排模型的第一损失函数，该精排偏好概率用于指示精排模型输出的用户对推荐对象的喜好程度，该目标标签用于指示用户对推荐对象的行为；基于第一损失函数，对粗排模型进行训练，得到粗排模型的第二损失函数；基于第一损失函数和第二损失函数，输出目标精排模型和目标粗排模型。
训练方法装置电子设备

[发明专利]一种训练数据的生成方法、装置和终端-CN201910088005.7有效
发明人：王恺;南一冰;石芙源;王文琦;林义闽;廉士国 -专利权人：达闼机器人股份有限公司
申请日： 2019-01-29 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明中训练数据的生成方法，包括：获取原始图像；根据图像风格迁移模型和原始图像，确定迁移图像，图像风格迁移模型是通过最小化损失函数获得，损失函数是根据原始损失函数、背景损失函数以及前景损失函数确定；根据迁移图像
一种训练数据生成方法装置终端

[发明专利]图像处理模型训练方法、直播图像处理方法及装置-CN202310803256.5在审
发明人：杨彩飞;任高生;张涛;陈增海 -专利权人：广州方硅信息技术有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像处理模型训练方法、直播图像处理方法及装置，通过获取待训练的图像处理模型的第一损失函数、归一化层的权重以及权重对应的方差，根据权重和方差来构建限制所述图像处理模型的归一化层的权重处于目标范围内的第二损失函数，从而根据图像处理模型未经量化感知训练时的第一损失函数和第二损失函数来构建目标损失函数，基于目标损失函数，利用训练图像数据对图像处理模型进行量化感知训练，从而避免量化感知训练过程中卷积层的权重分布异常影响量化效果
图像处理模型训练方法直播装置

[发明专利]模型确定方法及相关装置-CN202010757834.2有效
发明人：苏海昇;苏婧;武伟 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种模型确定方法及相关装置，其中，所述方法包括：根据第一模型对所述输入视频进行分类处理，得到第一特征数据，以及根据第二模型对所述输入视频进行分类处理，得到第二特征数据；根据所述第一特征数据、所述第二特征数据，确定第一损失函数；根据所述第一模型和所述第二模型的网络参数，确定第二损失函数；根据所述第一损失函数和所述第二损失函数中至少一个，确定目标损失函数；根据所述目标损失函数对所述第一模型进行调整，以得到第三模型，能够提升调整后得到的模型处理视频分类任务时的准确性
模型确定方法相关装置

[发明专利]一种二类分割损失函数在实现椎间盘组织图像二类分割中的应用方法-CN202110538676.6有效
发明人：李奇;何思源;宋雨;武岩;李修军;高宁;杨菁菁 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种二类分割损失函数及其构建方法和应用，涉及深度学习与医学影像处理领域，解决了现有技术存在的背景不平衡、分割精度差的问题。本发明通过设定基础损失函数、设定适用于基础损失函数的限制项，设定平衡量，通过平衡量组合基础损失函数与限制项得到二类分割损失函数。本发明显著抑制了椎间盘组织图像分割时分割目标不平衡所带来的假阳性影响，提高了全卷积神经网络和二类分割损失函数的分割性能，提升了分割效果，在深度学习与医学影像处理技术领域具有极高的应用和推广价值。
一种分割损失函数实现椎间盘组织图像中的应用方法

[发明专利]知识迁移方法、信息处理设备以及存储介质-CN201810607041.5有效
发明人：王梦蛟;刘汝杰 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2018-06-13 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N3/045 文献下载
摘要：知识迁移方法包括：获得针对预定任务而预先训练的第一模型；通过利用综合损失函数针对预定任务对第二模型进行训练，使得第二模型具有第一模型的知识，其中，该综合损失函数基于以第一模型对训练样本的关于预定任务的输出结果的准确性加权的第一损失函数、以及第二损失函数，其中，第一损失函数表示第二模型与第一模型对训练样本的处理结果之间的差异，并且第二损失函数表示第二模型对训练样本的关于预定任务的输出结果的准确性。
知识迁移方法信息处理设备以及存储介质

[发明专利]基于改进的dice损失函数的视频图像失真效应模型构建方法-CN201910405257.8在审
发明人：林丽群;陈柏林 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2019-07-19 - 主分类号： G06F16/75 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进的dice损失函数的视频图像失真效应模型构建方法。首先，基于Dice损失函数进行函数改进，加入权重因子和平滑因子更好的适应样本数据集特征；其次，在DenseNet的密集型卷积神经网络采用改进的损失函数对数据进行训练，实现模型的分类构建；最后，利用训练好的模型对现有的视频图像进行分类预测本发明方法较采用传统的损失函数训练模型相比，改进的损失函数在六种常见的视频图像失真效应数据集里识别检测的精度有所提高，优势明显。
损失函数视频图像失真效应模型构建改进卷积神经网络函数改进权重因子训练模型样本数据传统的数据集分类构建失真检测预测

[发明专利]语音频谱生成模型的训练方法、装置及电子设备-CN202010858104.1有效
发明人：陈志杰;孙涛;贾磊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-08-24 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G10L13/08 文献下载
摘要：具体实现方案为：将第一文字序列输入语音频谱生成模型，生成所述第一文字序列对应的模拟频谱序列，并根据预设损失函数，获取所述模拟频谱序列的第一损失值；将所述第一文字序列对应的模拟频谱序列输入对抗损失函数模型，获取所述模拟频谱序列的第二损失值，所述对抗损失函数模型为生成对抗网络模型；根据所述第一损失值和所述第二损失值，对所述语音频谱生成模型进行训练。所述对抗损失函数模型可基于生成对抗网络学习一个损失函数，并与预设损失函数结合训练所述语音频谱生成模型，使所述语音频谱生成模型生成的频谱序列更加清晰。
语音频谱生成模型训练方法装置电子设备

[发明专利]人脸识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202010760772.0在审
发明人：张国辉;徐玲玲;宋晨 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：获取多个训练数据集以及预置的人脸识别模型的主干网络和多个分类网络；通过主干网络对多个训练数据集分别进行人脸特征提取，得到多个特征集；通过多个分类网络对多个特征集进行分类，得到多个分类数据集；计算多个特征集的多个特征向量损失函数值，以及多个分类数据集的多个分类损失函数值；根据多个特征向量损失函数值和多个分类损失函数值，计算人脸识别模型的目标损失函数值；根据目标损失函数值对主干网络进行迭代更新，直至目标损失函数值收敛，得到更新后的人脸识别模型
识别模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]特征模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202010319373.0在审
发明人：黄振杰;李德紘;张少文;冯琰一 -专利权人：佳都新太科技股份有限公司;广州佳都科技软件开发有限公司;广州新科佳都科技有限公司;广东华之源信息工程有限公司
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：获取训练数据集，所述训练数据集中每个样本对应一个标签，所述标签用于标识对应样本所属的类别；将训练数据集输入至神经网络模型，以得到每个样本的特征向量；根据训练数据集中各样本对应的特征向量以及所属的类别，构建类内损失函数和类间损失函数；根据类内损失函数和类间损失函数确定神经网络模型的损失函数；对包含损失函数的神经网络模型进行训练，直到损失函数收敛为止。
特征模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]结构化知识蒸馏方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202011282080.6在审
发明人：戴涛;汪云霄;夏树涛;陈斌;汪漪 -专利权人：鹏城实验室;清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：，所述结构化知识蒸馏方法包括步骤：输入样本训练集至教师网络和学生网络，得到教师区域表征图谱和教师输出分数，以及学生区域表征图谱和学生输出分数；基于教师区域表征图谱和学生区域表征图谱，输出区域相关性蒸馏损失函数；基于教师输出分数和学生输出分数，输出类别相关性蒸馏损失函数；将区域相关性蒸馏损失函数、相关性蒸馏损失函数和交叉熵损失函数加权相加得到总损失函数；利用总损失函数指导学生网络的参数更新，让学生网络的性能逼近
结构知识蒸馏方法装置设备计算机可读存储介质

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