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[发明专利]联合对比损失和重建损失的自监督视觉表征学习方法-CN202310542990.0有效
发明人：王耀威;李鑫;郑伟诗;高义朋;严俊楷 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V10/778 文献下载
摘要：本申请实施例提供了联合对比损失和重建损失的自监督视觉表征学习方法及装置、存储介质，通过深度编码教师网络和深度编码学生网络根据原始输入图像构建蒸馏损失，以学习具有判别特性的特征；在深度编码学生网络的输出特征之上，添加解码网络用于重建原始输入图像，并构建了重建损失，以学习具有复原特性的特征；深度编码教师网络使用最后一层原始特征的自注意力图，计算自适应权重以调整蒸馏损失与重建损失的作用。本申请实施例中，通过构建蒸馏损失和重建损失以实现对于两种类型损失的联合优化，使得在相同的训练代价下所训练得到的深度编码教师网络和深度编码学生网络兼具良好判别能力和信息表征能力，有利于提高图像表征的全面性和泛化性。
联合对比损失重建监督视觉表征学习方法

[发明专利]一种基于深度神经网络的安全帽佩戴检测方法及系统-CN202111010467.0有效
发明人：江赛华;高义朋;宋滔 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的安全帽佩戴检测方法及系统。该方法的具体步骤包括：获取视频帧或图片、目标检测器识别检测、输出标注结果图片或视频，其中，目标检测器识别检测的过程中改进式YOLOv5x目标检测模型将原YOLOv5x目标检测模型设置的数据增强替换为对图片进行HSV色彩空间增强处理、Mask‑Mix图像自混合处理、Mosaic多图像组合处理中的一种或多种的混合数据增强，并将原YOLOv5x目标检测模型的BECLogits损失函数替换为基于IOU构造的LHead‑IoU损失函数；本发明通过提升检测效率和大幅减弱图片中虚化场景因素的影响，实现了全面监督是否佩戴安全帽的功能。
一种基于深度神经网络安全帽佩戴检测方法系统

[发明专利]一种以麻类作物为原料的新型宠物饲料及其制备工艺-CN202210342829.4在审
发明人：刘芳;陈建荣;龙吉财;高义朋;颜彬;刘曾杰;蒋佳丽 -专利权人：长沙学院
申请日： 2022-04-02 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： A23K50/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种以麻类作物为原料的新型宠物饲料及其制备工艺，选取3种麻类作物的叶子，即为麻类作物原料(苎麻叶60％，亚麻叶20％，黄红麻叶20％)，经预处理得麻类作物原料发酵产物A。该宠物饲料由以下质量分数的原料制成：10～20份麻类作物原料发酵产物A，10～20份肉类，15～20份蔬菜，10～20份麦麸，5～15份水果，2～4份植物油，1～2份深海鱼油，2～4份维生素，3～6份栀子果，1～4份山楂，1～2份金银花，0.5～1份食盐，4～10份奶粉。本发明还提供了该饲料的制作工艺，将蛋白丰富的肉类包裹于内层，以纤维丰富和口味香甜的水果、麦麸、麻类作物原料等包裹于外层，同时还添加了栀子果、金银花等药用植物，在保证营养均衡的同时，又使得饲料口感和香味俱佳，能够增加宠物的食欲。
一种麻类作物原料新型宠物饲料及其制备工艺

[发明专利]基于图像的逐步生成式的人体重建方法及装置-CN202210059026.8在审
发明人：邝嘉健;郑伟诗;高义朋 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-01-19 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于图像的逐步生成式的人体重建方法及装置，方法包括：提取给定人体图像的图像特征，解码生成x、y、z三个方向维度的热图，经连接编码后重新分离，再经过热图积分回归出人体关节点坐标；将人体关节点热图分布经过transfomer编码器进行人体关节点及人体网格模型顶点信息交互、人体网格模型顶点上采样以及批正则化后逐步生成最终的人体网格模型；将人体网格模型顶点坐标输入通用的SMPL模型回归器后，输出人体模型对应的人体关节点坐标，作为人体网格模型重建约束。本发明在人体三维姿态估计的基础上，引入注意力机制对不同方向维度热图分布进行优化，并采用了由粗到细的思路逐步生成人体网格模型。
基于图像逐步生成人体重建方法装置