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[发明专利]一种物体表面材质重建方法、装置及存储介质-CN202310603940.9在审
发明人：刘一凡;过洁;郭延文;赖水长;陈慕凡;朱鹏飞 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种物体表面材质重建方法、装置及存储介质，本发明首先建立了材质重建网络模型，所述材质重建网络模型包括预处理模块、高光感知分支、标准卷积分支、拼接层、注意力机制结构、第一低秩适配器和第二低秩适配器；其次获取若干物体图像作为训练样本，将对应材质图像作为标签，输入材质重建网络模型进行训练；最后将待重建材质的图像输入训练好的材质重建网络模型，得到物体的表面材质重建图像。本发明性能更高，且不需要大量算力和数据就可以实现自行调优。
一种物体表面材质重建方法装置存储介质

[发明专利]一种基于多级筛选卷积神经网络的微血管瘤图像识别方法-CN201611145150.7有效
发明人：盛斌;戴领;倪纯;瞿蒙;郑凌寒;陈慕凡 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2016-12-13 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多级筛选卷积神经网络的微血管瘤自动检测方法，包括：将待检测图像进行随机蕨分割，根据分割结果得到待检测图像的辅助通道图像；将辅助通道图像与待检测图像作为输入，进入多级筛选卷积神经网络训练模型进行检测，得到待检测图像的微血管瘤检测结果；训练模型的建立过程具体为：将现有的微血管瘤诊断报告作为样本，对微血管瘤诊断报告中的病变图像进行随机蕨分割，根据分割结果建立辅助通道图像；将得到的辅助通道图像与医生对像素的病变标记图像进行比对，根据比对结果将样本分类并进行多级筛选卷积神经网络训练，得到多级筛选卷积神经网络训练模型。与现有技术相比，本发明具有检测精度高、计算量小以及普适性高等优点。
一种基于多级筛选卷积神经网络微血管图像识别方法