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]联合低秩表示和稀疏回归的学习方法-CN201710648066.5有效
  • 刘安安;史英迪;苏育挺 - 天津大学
  • 2017-08-01 - 2021-08-27 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种联合低秩表示和稀疏回归的学习方法,所述方法包括以下步骤:对带有图像记忆度分数标签的SUN数据集进行特征提取。将低秩表示,结合稀疏回归模型两部分放在同一个框架下构成一个整体,构建联合低秩表示和稀疏回归模型;利用多视觉自适应回归算法来解决自动预测图像的可记忆性的问题,在最优参数下得到图像特征和图像记忆度的关系,并在最优参数下得到关系结果,预测数据库测试机图像记忆度,并用相关评价标准来验证预测结果;本发明联合低秩表示和稀疏回归的低秩学习框架,准确预测图像区域的可记忆性。
  • 联合表示稀疏回归学习方法
  • [发明专利]图像分类模型的训练方法和训练装置-CN201911291584.1在审
  • 史英迪;程建波;彭南博;黄志翔 - 京东数字科技控股有限公司
  • 2019-12-16 - 2021-06-18 - G06K9/62
  • 本公开提出一种图像分类模型的训练方法和训练装置,涉及图像处理领域。本公开将特征处理部分和图像分类部分融合到一个目标函数中,使得特征处理部分和图像分类部分会被共同训练,从原始特征输入端到分类标签输出端会得到一个预测结果,与真实结果相比较会得到一个误差,这个误差会在目标函数中的每个部分传递,每个部分的表示都会根据这个误差来做调整,直到整个目标函数收敛或者达到预期的效果才结束,中间所有的操作都包含在目标函数内部,从而提升特征处理部分和图像分类部分的整体训练效果。
  • 图像分类模型训练方法装置
  • [发明专利]联合低秩表示和稀疏回归的多视角学习方法-CN201710648597.4有效
  • 刘安安;史英迪;苏育挺 - 天津大学
  • 2017-08-01 - 2021-02-05 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种联合低秩表示和稀疏回归的多视角学习方法,所述方法包括以下步骤:对带有图像记忆度分数标签的SUN数据集分别进行低级特征和高级属性特征的提取;将低秩表示、结合稀疏回归模型和多视角一致性损失三部分放在同一个框架下构成一个整体,构建联合低秩和稀疏回归的多视角模型;利用多视觉自适应回归算法解决自动预测图像的可记忆性的问题,在最优参数下得到图像底层特征、图像属性特征和图像记忆度的关系;组合图像的低级特征和高级属性特征,利用在最优参数下得到的关系结果,预测数据库测试集图像记忆度,并用相关评价标准来验证预测结果。本发明联合低秩表示和稀疏回归的多视角学习框架,准确预测图像区域的可记忆性。
  • 联合表示稀疏回归视角学习方法

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