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]一种大规模全要素训练样本集生成方法-CN202210862716.7在审
  • 杨嘉琛;马树坤 - 天津大学
  • 2022-07-21 - 2022-10-21 - G06V10/774
  • 近年来,深度学习大量依赖数据的弊端越来越明显,尤其是在军事、医疗等缺乏大量数据的应用场景下。开展对样本质量的相关研究,可以提升神经网络模型的训练效率,降低对数据量的需求,有着重要的现实意义。为此,需要生成拥有全要素的可解释性强的训练样本集,以便开展对样本质量的相关研究工作。本发明是一种用于训练样本集生成、图像处理的方法及装置。通过对训练样本集的要素进行分析,提供一种大规模全要素训练样本集生成、处理方法。包括搭建样本采集平台、样本拍摄、图像处理、命名规整、训练样本集索引CSV文件构建等步骤。通过软件实验平台对该方法进行了实施,并初步构建了一个简单数据集。本发明可弥补已有训练样本集可解释性差的缺陷,进而可对样本质量开展相关研究,最终提高神经网络模型的训练效率。
  • 一种大规模要素训练样本生成方法

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