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[发明专利]一种通过迁移学习实现轻量级图像分类的方法-CN201910982082.7有效
发明人：张磊 -专利权人：张磊
申请日： 2019-10-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种通过迁移学习实现轻量级图像分类的方法，包括：初始化DenseNet模型结构；对DenseNet模型进行训练，得到DenseNet分类器；对DenseNet分类器中图像的特征进行提取，得到DenseNet分类器的特征参数集；初始化轻量化的DenseNet架构Mini‑DenseNet模型结构；通过降维的方法，将DenseNet分类器的特征参数集处理为Mini‑DenseNet级别的迁移学习参数集；将Mini‑DenseNet级别的迁移学习参数集迁移到Mini‑DenseNet模型内；利用第二训练样本对Mini‑DenseNet模型进行训练，得到Mini‑DenseNet分类器。
一种通过迁移学习实现轻量级图像分类方法

[发明专利]一种基于DenseNet网络的损伤定位方法、装置和存储介质-CN202111410875.5在审
发明人：蔡长青 -专利权人：广州大学
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DenseNet网络的损伤定位方法、装置和存储介质，包括以下步骤：获取钢结构图像，对钢结构图像进行预处理；构建DenseNet网络，所述DenseNet网络包括特征提取器和损伤分类器，实现特征提取和损伤分类功能；训练所述DenseNet网络，得到训练后的DenseNet网络；使用训练后的DenseNet网络对钢结构图像进行损伤定位。本发明所公开的DenseNet网络与其它深度学习网络相比有计算量小、运算效率高的优势，所引入的可视化技术也可令钢结构损伤更易被识别。
一种基于 densenet 网络损伤定位方法装置存储介质

[发明专利]基于DenseNet网络结合注意力机制医学图像异常检测方法及装置-CN202310234841.8在审
发明人：沈丛;王馨悦 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于DenseNet网络结合注意力机制医学图像异常检测方法及装置，涉及图像处理的技术领域，所述方法包括如下步骤：获取数据集，数据集划分出训练集，构建第一DenseNet网络，利用测试集对第一DenseNet网络进行训练以获取第二DenseNet网络；将注意力机制模块引入第二DenseNet网络，以获取DenseNet‑注意力机制网络：基于训练集对所述DenseNet‑注意力机制网络进行训练
基于 densenet 网络结合注意力机制医学图像异常检测方法装置

[发明专利]一种水稻病害识别方法、系统、设备及存储介质-CN202211333351.5在审
发明人：田冰川;郭玉立;周海东;龙晓波;清毅 -专利权人：华智生物技术有限公司
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种水稻病害识别方法、系统、设备及存储介质，其方法包括：创建Densenet网络，将训练集中的水稻病状图像输入Densenet网络进行迭代训练，并在每次迭代训练中调整Densenet网络的训练权重；将测试集中的水稻病状图像输入每次迭代训练的Densenet网络，得到测试集的测试结果，若测试结果的准确度超过准确度阈值或者Densenet网络迭代训练次数达到迭代训练次数阈值，则通过Pytorch框架保存Densenet网络的最优训练权重；将待识别水稻病状图像输入至已保存最优训练权重的Densenet网络。
一种水稻病害识别方法系统设备存储介质

[发明专利]基于深度学习神经网络的肝脏CT图像分割方法及装置-CN201911355349.6在审
发明人：杜强;李德轩;匡铭;郭雨晨;聂方兴 -专利权人：北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习神经网络的肝脏CT图像分割方法及装置，所述方法包括：构建基于密集卷积网络DenseNet和U型网络Unet的U型DenseNet二维2D网络及U型DenseNet三维3D网络；基于自动上下文auto‑context方法，将U型DenseNet 3D网络集成到U型DenseNet 2D网络中，获取U型DenseNet混合网络并进行深度学习训练；通过训练好的U型DenseNet
基于深度学习神经网络肝脏 ct 图像分割方法装置

[发明专利]一种基于改进的DenseNet的多尺度图像识别方法和装置-CN202010225286.9有效
发明人：李灯熬;赵菊敏;褚晓晖 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于改进的DenseNet的多尺度图像识别方法和装置，该方法包括：构建改进的DenseNet多尺度网络，所述改进的DenseNet包括三个DenseBlock，相邻的DenseBlock之间通过横向过渡层连接，所述三个DenseBlock经过各自的纵向过渡层后进行交互拼接；训练所述改进的DenseNet多尺度网络；将待识别的图像输入至所述改进的DenseNet多尺度网络，对所述图像中的物体的类别进行识别预测本申请的基于改进的DenseNet的多尺度图像识别方法和装置能够从不同角度增强对图像的理解，从而实现多尺度图像识别，同时增强了识别的精度和鲁棒性。
一种基于改进 densenet 尺度图像识别方法装置

[发明专利]一种基于DenseNet进行激光芯片缺陷分类的方法-CN202110339933.3在审
发明人：李灯熬;赵菊敏;王宇航 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及芯片分类技术领域，具体涉及一种基于DenseNet进行激光芯片缺陷分类的方法，搭建DenseNet网络模型；获得芯片表面缺陷数据集，并投入搭建好的DenseNet网络模型中进行预训练；将预训练的DenseNet网络模型进行微调，进行激光器芯片的缺陷分类；本发明通过搭建DenseNet网络模型，利用密集连接机制使得DenseNet实现了特征重用，减轻了梯度消失的问题，而且以更少的参数、更高的训练速度获得了更优的分类准确率
一种基于 densenet 进行激光芯片缺陷分类方法

[发明专利]基于DenseNet-biAttention深度学习的拉曼光谱数据分类方法-CN202111652448.8在审
发明人：周猛飞;郭添;胡寅朝;余奇清;孙小方;蔡亦军 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于DenseNet‑biAttention深度学习的拉曼光谱数据分类方法，包括：获取拉曼光谱数据，对拉曼光谱数据进行归一化处理后，划分成训练集、验证集和测试集；构建并训练一个基于DenseNet‑biAttention深度学习的分类模型；使用验证集对基于DenseNet‑biAttention深度学习的分类模型进行评估和调参；最后测试基于DenseNet‑biAttention深度学习的分类模型性能。本发明提出的一种基于DenseNet‑biAttention深度学习的拉曼光谱数据分类方法提高了拉曼光谱数据分类的准确率，可适用于多分类问题。
基于 densenet biattention 深度学习光谱数据分类方法

[发明专利]一种基于改进的Densenet模型的课堂行为识别分类方法及系统-CN202210035013.7在审
发明人：邹孝龙;丁绪星;任悦悦;钱强;周学顶 -专利权人：安徽师范大学
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进的Densenet模型的课堂行为识别分类方法及系统，包括：通过摄像机采集课堂行为图像数据，构建课堂行为数据库；在Densenet模型中增加StemBlock模块，得到第一Densenet模型；在第一Densenet模型中增加通道注意模块，得到第二Densenet模型；将课堂行为数据库中的行为图像数据输入至改进后的网络模型即为第二Densenet模型，对课堂行为进行识别分类。
一种基于改进 densenet 模型课堂行为识别分类方法系统

[发明专利]一种微表情识别方法及系统-CN202211423706.X在审
发明人：张青云;束鑫;王艳;诸峰 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开一种微表情识别方法及系统，该方法包括：对微表情视频序列进行预处理，得到人脸图像集；搭建网络模型DA_DenseNet，所述网络模型DA_DenseNet采用DenseNet‑121作为骨干网络，并在DenseNet‑121的每一个Dense Block之后加入两个分支，一个分支是en‑scSE模块，第二个分支为Triplet Attention模块，对两个分支输出的特征图进行相乘融合；在每一个Transition Layer后加入Triplet Attention，在提取的特征最终进行分类之前，根据所分类的类数，加入特征细化模块；采用训练集对网络模型DA_DenseNet进行训练，执行分类任务并生成分类模型；采用测试集将训练好的网络模型DA_DenseNet进行测试。
一种表情识别方法系统

[发明专利]一种基于Residual-DenseNet的医学图像鲁棒零水印方法-CN202211655421.9在审
发明人：李京兵;龚诚;刘婧;黄梦醒 -专利权人：海南大学
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种基于Residual‑DenseNet的医学图像鲁棒零水印方法，包括：利用残差结构和DenseNet‑121网络构建Residual‑DenseNet网络模型；在医学图片数据样本集上训练Residual‑DenseNet网络模型；利用训练好的Residual‑DenseNet网络模型提取医学图像的初步特征向量；对医学图像的初步特征向量进行均值二值化，生成医学图像的特征向量矩阵；将医学图像的特征向量矩阵和混沌加密水印逐位进行异或运算
一种基于 residual densenet 医学图像鲁棒零水印方法

[发明专利]一种基于无人机影像的优势树种遥感分类方法及分类系统-CN202210279191.4在审
发明人：王妮;王玉亮;赵明伟;李龙伟;张泽宇;蒲涛;刘玉婵 -专利权人：滁州学院
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于无人机影像的优势树种遥感分类方法及分类系统，包括如下步骤：基于无人机遥感图像，获取数据集；构建DenseNet_BL模型；基于所述数据集对所述DenseNet_BL模型进行监督训练；基于训练后的所述DenseNet_BL模型，完成优势树种遥感分类。本发明基于普通的DenseNet模型，进行改进，在每个残差块之间插入小型卷积核作为瓶颈层，在提高网络模型的计算效率，减少网络计算量和参数量的同时，达到理想的树种分类效果。
一种基于无人机影像优势树种遥感分类方法系统

[发明专利]用于手工仪器绘图的工程图样评阅识别处理方法及装置-CN202110776649.2在审
发明人：高一聪;王彦坤;李康杰 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：采用相机对工程图样拍照，获得工程图样原始图像；工程图样预处理与特征投影图像获取；DenseNet网络训练，通过数据增强来扩充数据集，采用ImageNet训练集上训练DenseNet网络得到DenseNet识别模型，在关键区域数据集上对DenseNet识别模型进行微调，多次迭代训练直至训练次数达到初始设定值，保存此时的训练结果；工程图样手工仪器制图的评阅，将关键特征区域图像到DenseNet识别模型中进行处理
用于手工仪器绘图工程图样评阅识别处理方法装置

[发明专利]一种基于卷积神经网络的轮胎外壁完好程度的识别方法-CN202111563488.5在审
发明人：朱晓鹰;朱岩 -专利权人：北京科基佳德智能技术有限公司
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的轮胎外壁完好程度的识别方法，包括首先获取并进行图像预处理已对其破损分类的轮胎外壁图像；然后直接基于DenseNet神经网络模型构建非对称卷积结构；再进行构建特征融合模块来融合不同层级的目标特征，将轮胎外壁图像输入融合到DenseNet神经网络模型中；轮胎外壁图像在DenseNet神经网络模型中通过10‑fold交叉检验的训练策略，对DenseNet神经网络模型进行训练、验证和测试；最后，利用Adam算法优化交叉熵代价函数，优化DenseNet神经网络模型模型。
一种基于卷积神经网络轮胎外壁完好程度识别方法

[发明专利]基于DenseNet-LSTM网络的下肢外骨骼运动模式识别方法及系统-CN202311029184.X在审
发明人：唐靓;姜泽泉;赵伦;武明虎 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2023-08-16 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DenseNet‑LSTM网络的下肢外骨骼运动模式识别方法及系统，本发明将由IMU采集到的左右髋关节、左右膝关节和左右小腿的角度数据输入DenseNet‑LSTM网络中，进行下肢外骨骼运动模式识别；DenseNet‑LSTM网络，包括通道注意力机制模块和DenseNet‑LSTM模块；本发明通过构建DenseNet模型充分利用网络各层之间的特征信息，结合LSTM捕获时间序列中的长期依赖关系，进一步减少了模型的过拟合问题
基于 densenet lstm 网络下肢骨骼运动模式识别方法系统

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