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[发明专利]一种构建基于ViT模型的密集预测任务适配器的方法-CN202210365639.4在审
发明人：陈喆;段雨辰;王文海;何军军;路通;代季峰;乔宇 -专利权人：上海人工智能创新中心
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种构建基于ViT模型的密集预测任务适配器的方法。该方法包括：获取预训练ViT模型，该ViT模型包含用于将图像切分为不重叠的图像块的多个ViT分块；在ViT模型外部增设适配器，该适配器包含先验模块以及多个交替串联的注入器和特征提取器，所述先验模块用于获得输入图像的空间先验特征，所述注入器和特征提取器成对出现，将ViT模型按照层数分为层数相同的N块，每一个ViT分块配备一对注入器和特征提取器；加载ViT模型的预训练权重，并在密集预测任务上利用所述适配器微调该ViT模型的参数。本发明通过在ViT模型之外额外增加一个适配器网络，使其能够快速适配下游的密集预测任务。
一种构建基于 vit 模型密集预测任务适配器方法

[发明专利]一种基于注意力图的视觉Transformer模型剪枝方法-CN202211239440.3在审
发明人：王琼;黄丹;毛君竹;姚亚洲 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力图的视觉Transformer模型剪枝方法，应用于机器视觉推理系统，包括如下步骤：在机器视觉推理系统中，通过数据训练网络对ViT模型执行若干轮初始训练，以生成完整的注意力图；计算注意力图的信息熵，根据计算的信息熵大小对注意力头进行剪枝操作；移除被剪枝注意力头关联的各权重参数，以获得新ViT模型；重新微调新ViT模型的参数；通过对多头注意力模块进行剪枝，删除具有高不确定性的特征图和相应的注意力头，以减少ViT模型的参数和复杂性，降低ViT模型的计算复杂度和参数量，能够缩减ViT模型大小，最终达到在ViT模型性能有限损失的情况下实现ViT模型的轻量化。
一种基于注意力图视觉 transformer 模型剪枝方法

[发明专利]一种鸡用复合预混料-CN200710121228.6有效
发明人：杨久仙 -专利权人：北京农业职业学院
申请日： 2007-08-31 - 公布日： 2008-02-20 - 主分类号： A23K1/18 文献下载
摘要：提供的预混料有1％预混料和5％预混料，本发明的预混料含有Vit A、Vit D₃、Vit E、Vit K₃、Vit B₁、Vit B₂、Vit B₆、Vit B₁₂、泛酸、烟酸、叶酸、生物素、氯化胆碱以及铁盐、锌盐、铜盐、锰盐、碘盐、硒盐和载体，还可以含有氨基酸、钙、总磷和食盐
一种复合预混料

[发明专利]一种ViT网络模型的剪枝方法及其系统-CN202210879913.X在审
发明人：张天魁;徐邦国;陈泽仁;李娟;朱禹涛;李俊涛;李照波;陈星 -专利权人：北京邮电大学;江西鑫铂瑞科技有限公司
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种ViT网络模型的剪枝方法及其系统，其中ViT网络模型的剪枝方法具体包括以下步骤：对ViT网络模型的每一层的稀疏化比率进行初始化；响应于完成稀疏化比率的初始化，进行ViT网络模型的初始修剪；响应于完成初始修剪，对ViT网络模型进行蒸馏训练；对训练完成的ViT网络模型进行再次修剪，完成剪枝。本申请对传统ViT网络模型的结构进行了优化，具体引入重要性分数判决模块能够快速得到修剪维度的重要性，相较于之前的基于L1范数这一标准，本发明得到的判决标准更加合理，能够保证修剪的部分为模型不重要的部分，
一种 vit 网络模型剪枝方法及其系统

[发明专利]神经网络的结构搜索方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110602497.4有效
发明人：苏修;游山;王飞;钱晨 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络的结构搜索方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该方法包括：基于视觉深度自注意力变换ViT网络的结构参数，构造与ViT网络对应的超大神经网络的搜索空间，其中，超大神经网络的搜索空间包括多个处理块层，每个处理块层包括至少一个由多头自注意力机制层和多层感知机构造的处理块；基于搜索空间和图像样本集对超大神经网络进行结构搜索，得到ViT网络的目标搜索路径，目标搜索路径包括多个处理块层中的每一个处理块层的一个处理块；基于目标搜索路径，确定用于处理图像数据的ViT网络的结构。这样，可以较为准确地确定ViT网络的结构，以得到性能更好的ViT网络结构，提升ViT网络的处理精度。
神经网络结构搜索方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]使用皮肤色度测量法筛选维生素D不足的方法-CN201510745154.8有效
发明人：林子平;郑振耀;李广文 -专利权人：香港中文大学
申请日： 2015-11-05 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本申请提供用于建立筛选目标群体中维生素D(vit‑D)不足的方案的方法、使用所述方案筛选Vit‑D不足的方法以及基于所述方案开发的用于筛选Vit‑D不足的装置。
使用皮肤色度测量筛选维生素不足方法

[发明专利]一种ViT模型的剪枝方法、装置、设备及存储介质-CN202310486262.2在审
发明人：刘松 -专利权人：哲库科技（上海）有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请公开一种ViT模型的剪枝方法、装置、设备及存储介质，方法包括：将样本图像输入教师ViT模型，得到N个编码器输出的特征图；将样本图像输入学生ViT模型，经N个编码器和筛选器进行编码和剪枝，得到N个筛选器输出的特征图；筛选器用于筛选出满足预设筛选条件的特征图；根据教师ViT模型中N个编码器输出的特征图和学生ViT模型中N个筛选器输出的特征图，计算预设损失函数的损失值以对学生ViT模型进行训练。通过学生ViT模型的筛选器筛选出满足预设筛选条件的特征图，筛除掉不满足筛选条件的特征图，本申请不满足筛选条件的特征图可理解为样本图像中不重要的特征图，不会对样本图像精度造成损失；特征图数量的减少，大幅度降低计算复杂度
一种 vit 模型剪枝方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习与毫米波雷达的行为预测方法及系统-CN202211445893.1在审
发明人：袁雪林;李媛;朱祥维;徐奕禹;李杜 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：通过采集目标范围内不同受试者的不同行为动作的原始雷达数据；对原始雷达数据进行预处理，生成微多普勒图像，将微多普勒图像划分为训练集数据和测试集数据；构建VIT模型，获取公开数据集对VIT模型进行预训练，得到预训练的VIT模型；将训练集数据输入到预训练的VIT模型中进行训练，基于快照集成方法按照预设周期得到若干个不同参数的VIT模型；将测试集数据输入到不同参数的VIT模型中，得到不同行为动作的预测概率，基于预测概率使用集成策略得到最终行为预测结果
一种基于深度学习毫米波雷达行为预测方法系统

[发明专利]图像特征提取方法、设备及可读存储介质-CN202310545790.0在审
发明人：张号逵;汤步洲 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/42 文献下载
摘要：其中，特征提取模型包括依次连接的多个局部特征提取结构和ViT结构，ViT结构用于根据ViT结构的上一层结构输出的第二图像特征、以及多个局部特征提取结构中目标局部特征提取结构输出的第三图像特征，确定第一图像特征由于第三图像特征为对像素空间位置信息敏感的局部特征，因此通过ViT结构根据第三图像特征确定的第一图像特征也具有较强的像素空间位置敏感性，如此可以提升ViT结构的可适用性，扩大ViT结构即特征提取模型的应用场景
图像特征提取方法设备可读存储介质

[发明专利]一种基于自注意力的卒中患者表情识别方法及系统-CN202210087537.0在审
发明人：朱啸宇;陆小锋;曾凤珍;宋海洋;朱民耀;王鹤玮;贾杰 -专利权人：上海大学
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于自注意力的卒中患者表情识别方法及系统，包括：获取卒中患者表情数据集，构建基于ViT的表情识别模型，通过人脸表情数据集和所述卒中患者表情数据集对所述基于ViT的表情识别模型进行训练，通过训练好的基于ViT的表情识别模型识别卒中患者表情的类别。本发明通过构建基于ViT的表情识别模型，以人脸表情数据集作为输入进行预训练得到预训练模型后，再以卒中患者表情数据集增强后的数据集为输入对预训练模型进行训练，使得基于ViT的表情识别模型能够识别轻量级卒中患者表情
一种基于注意力患者表情识别方法系统

[发明专利]一种基于CNN和ViT的胃癌浸润程度分类方法-CN202210213229.8在审
发明人：陈鹏;李珽君;莫春宝;唐专智;胡俊承;李清华 -专利权人：桂林医学院;广西中廪智工科技发展集团有限公司
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于图像识别技术领域，具体涉及一种基于CNN和ViT的胃癌浸润程度分类方法。一种基于CNN和ViT的胃癌浸润程度分类方法，包括以下步骤：S1.构建数据集：采集不同浸润程度胃癌的图像，并做标注；S2.训练网络：利用标注好的数据集训练基于CNN和ViT的神经网络CViT，所述神经网络CViT包括卷积模块、ViT模块和输出模块；S3.生成结果：识别胃癌图像的浸润程度。本发明基于CNN和ViT的神经网络CViT，可以对胃癌肿瘤进行识别，并输出胃癌浸润程度的保证值，可以根据胃癌浸润程度快速准确对其进行分类，进而为筛查胃癌疾病及制定治疗方案提供帮助。
一种基于 cnn vit 胃癌浸润程度分类方法

[发明专利]一种极端天气下风速预测方法和系统-CN202310857370.6在审
发明人：刘善峰;向玲;王津宇;卢明;李哲;王超;袁少光;田杨阳;毛万登;李苗苗;陈锦鹏 -专利权人：国网河南省电力公司电力科学研究院;华北电力大学（保定）;国网河南省电力公司
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：所述方法包括如下步骤：利用ViT对风速子序列进行特征提取，利用LSTM建立所提取特征与输出风速之间的联系，搭建ViT‑LSTM的极端天气下风速预测模型；训练搭建的ViT‑LSTM的极端天气下风速预测模型本发明采用ViT和LSTM模型相结合的方法来预测极端天气下的风速，有效提取出气象因素特征信息，预测精度高。
一种极端天气风速预测方法系统

[发明专利]图像识别模型的训练方法、装置、网络和图像识别方法-CN202210110008.8在审
发明人：申啸尘;周有喜 -专利权人：新疆爱华盈通信息技术有限公司
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请涉及图像识别模型的训练方法、装置、网络和图像识别方法，该训练方法包括通过得到卷积神经网络对应的预测标签值，将卷积神经网络中多个中间层输出的特征图分别输入到各自对应的预设ViT网络进行特征提取，以得到各个预设ViT网络对应的预测标签值和第一预设损失函数值，然后分别对各个预设ViT网络进行权重和偏置更新，根据卷积神经网络对应的预测标签值和各个预设ViT网络对应的预测标签值计算得到整合后的预测标签值，根据整合后的预测标签值、卷积神经网络对应的第二预设损失函数和真实标签值计算得到卷积神经网络对应的第二预设损失函数值生成图像识别模型，能够将传统的卷积神经网络结构和ViT网络进行融合。
图像识别模型训练方法装置网络

[发明专利]图像识别模型的训练方法、训练装置和训练网络-CN202210110009.2在审
发明人：申啸尘;周有喜 -专利权人：新疆爱华盈通信息技术有限公司
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：、训练网络和设备终端，该训练方法通过卷积神经网络对输入的训练图像数据集进行特征提取处理，以得到第一损失函数值，获取卷积神经网络中多个中间层输出的特征图，将各个中间层输出的特征图分别输入到各自对应的预设ViT网络进行特征提取处理，以得到各个预设ViT网络各自对应的第二损失函数值，根据各自对应的第二损失函数值，分别对各个预设ViT网络进行权重和偏置更新，根据第一损失函数值和各个预设ViT网络各自对应的第二损失函数值对卷积神经网络进行权重和偏置更新上述训练方法能够将传统的卷积神经网络结构和ViT网络进行融合。
图像识别模型训练方法装置网络

[发明专利]基于Vision Transformer网络的弱监督实例分割方法、系统及介质-CN202210877230.0在审
发明人：余晋刚;梁宇琦;吴仕科 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Vision Transformer网络的弱监督实例分割方法、系统及介质，方法为：获取带标签的自然图像数据集和待分割自然图像；构建弱监督实例分割模型；所述弱监督实例分割模型包括ViT多标签分类模块及ViT候选区域评分模块；所述ViT多标签分类模块包括Vision Transformer网络及候选区域伪标签生成器；所述ViT候选区域评分模块包括候选区域生成器及ViT候选区域特征生成器
基于 vision transformer 网络监督实例分割方法系统介质

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