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]一种针对不确定性标记数据的医学图像分类方法-CN202110203910.X有效
  • 夏勇;廖泽慧;谢雨彤 - 西北工业大学深圳研究院;西北工业大学
  • 2021-02-23 - 2022-11-29 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种针对不确定性标记数据的医学图像分类方法,展示了一种针对不确定标记数据训练的深度学习模型;对于多个医生标注且标注结果一致的确定标记数据直接用分类网络来提取类别特征信息;对于有多个医生标注且标注不完全相同的不一致标记数据,利用不一致标记数据及其互补标签训练反事实网络,然后构建反注意力机制模块辅助确定分类网络的学习;对于仅有一个医生标注的单标记数据,首先利用单标记数据来训练弱分类网络,然后构建一致性注意力机制模块辅助确定分类网络的学习。本发明中能从不一致标记数据中学习到确定的类别反事实信息,并且能将从单标记数据中学得的信息中有效部分增强、噪声部分减弱,达到较好的分类效果。
  • 一种针对不确定性标记数据医学图像分类方法
  • [发明专利]针对3D医学图像分割训练特征提取器的自监督学习方法-CN202111523320.1在审
  • 夏勇;廖泽慧;谢雨彤 - 西北工业大学
  • 2021-12-13 - 2022-03-25 - G06T7/11
  • 本发明公开了一种针对3D医学图像分割训练特征提取器的自监督学习方法,该方法包括数据增广、在线路径和目标路径三个部分;给定一张输入图像,首先从中随机提取两个图像块,两个图像块有一定比例的重叠;接下来对两个图像块分别做不同的数据增广,然后再分别输入到在线路径和目标路径中;由于两个图像块所进行的数据增广是已知的,易得两个图像块在特征空间上像素级别的相对位置对应关系;两个图像块中匹配的每一对像素都表征原始图像中同一个局部区域,模型判定这两个图像块中对应的局部特征保持一致;通过这种局部一致性的约束,模型能够学习到3D医学图像数据中更加细粒度的特征提取能力,并且能够保留图像内部的空间结构关系。
  • 针对医学图像分割训练特征提取监督学习方法

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