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]一种具有稀疏化效应的持续学习语义分割方法-CN202211159001.1在审
  • 杨静;李斌;袁坤;李少波;季卿;张邦梅;何瑶 - 贵州大学
  • 2022-09-22 - 2022-12-16 - G06V10/26
  • 本发明提出了一种具有稀疏化效应的持续学习语义分割方法,包括以下步骤:S1,使用骨干网络与语义分割网络搭建语义分割基础网络;S2,采用数据生成网络生成数据样本;所述数据生成网络需要提前在数据集上进行预训练;S3,在语义分割基础网络隐藏层的全连接层中随机应用门控0‑1伯努利变量,从而改变网络的训练模式与神经激活模式,S4,将经过预训练的数据生成网络生成的数据输入所述语义分割基础网络得到结果。本发明能够缓解语义分割模型在持续学习过程中的灾难性遗忘,提升持续语义分割模型的分割精度,解决持续语义分割模型由于内存、隐私等因素造成数据样本不足而导致的过拟合、持续学习能力不足的问题。
  • 一种具有稀疏效应持续学习语义分割方法
  • [发明专利]基于弱监督学习的痰涂片结核杆菌语义分割方法及系统-CN202010804731.7有效
  • 周同;余振滔 - 南京理工大学
  • 2020-08-12 - 2022-10-28 - G06T7/11
  • 本发明公开了一种基于弱监督学习的痰涂片结核杆菌语义分割方法,进行标准化、结核杆菌区域抠取和标签分配,构造图像掩码作为训练语义分割模型的标签;构建通道域注意力模块和特征融合增强模块,建立基于卷积神经网络的语义分割模型;构建Focal Loss损失函数,将模型训练到误差小于设定的阈值,使用此状态下的模型对训练数据进行预测更新区域标签,利用更新后的标签重新训练当前的模型,得到最后训练完全的语义分割模型;利用训练完全的语义分割模型对痰涂片测试图像进行结核杆菌语义分割,利用DenseCRF算法对此预测结果进行再优化,得出的最终语义分割结果。本发明还提出对应的痰涂片结核杆菌语义分割系统。本发明提高了分割精度,降低了标注人力和时间成本。
  • 基于监督学习涂片结核杆菌语义分割方法系统
  • [发明专利]对墙体进行人工智能语义分割的方法-CN202210868125.0有效
  • 刘俊伟;李同高 - 泰瑞数创科技(北京)股份有限公司
  • 2022-07-21 - 2023-09-29 - G06V10/26
  • 本发明提供一种对墙体进行人工智能语义分割的方法,包括S1获取一个小区的每一栋楼的多图层建筑图纸,几何类型为Polygon;其中多图层包括顶图层数据、基底图层数据、墙图层数据、窗图层数据、门图层数据;S2对步骤S1的数据文件进行楼栋字段、户字段进行赋值,形成楼栋语义和户语义;S3对于墙图层数据和窗图层数据进行语义分割,并且形成生成的最终模型包围盒数据,用于后继的要素构造实体算法,以及其后的对抗生成网络的语义分割建模实现事毕同步完成语义分割结果,与事后进行语义分割相比,获得了相当于几何数据处理的语义分割算法实现的精确语义分割结果,还大大提高了语义分割效率。
  • 墙体进行人工智能语义分割方法
  • [发明专利]语义分割方法、语义分割模型的训练方法、装置及设备-CN202210386561.4在审
  • 孙小飞;张勃;初祥祥 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2022-04-11 - 2022-07-29 - G06T7/10
  • 本申请公开了一种语义分割方法、语义分割模型的训练方法、装置及设备,属于计算机视觉技术领域,该方法包括:获取原始图像和语义分割模型,语义分割模型包括语义分类模型和融合注意力机制的特征提取模型;调用融合注意力机制的特征提取模型提取得到融合原始图像的空间位置分布的结构特征的目标特征图;将该目标特征图输入语义分类模型,基于语义分类模型输出的原始图像中各个像素点的语义类别,获取该原始图像的语义分割结果。该方法使得获取的目标特征图强化了与原始图像的空间位置分布相关的上下文信息融合,进而使得根据该目标特征图获取的语义分割结果的性能得到了提高。
  • 语义分割方法模型训练装置设备
  • [发明专利]一种实时的高精度全景分割方法-CN202110839304.7在审
  • 吉治宇;杨晓东 - 北京轻舟智航科技有限公司
  • 2021-07-23 - 2021-10-15 - G06K9/34
  • 本发明实施例涉及一种实时的高精度全景分割方法,所述方法包括:创建并训练像素级实例语义分割模型;像素级实例语义分割模型包括第一列ResNet网络、第二列ResNet网络、第一聚合网络、第一数据融合模块、实例分割网络和语义分割网络;获取第一高精度图像数据;将第一高精度图像数据,输入训练成熟的像素级实例语义分割模型进行运算,得到像素级的实例分割图像数据和语义分割图像数据;使用第二数据融合模块,对实例分割图像数据和语义分割图像数据进行融合处理,得到像素级实例语义分割图像。
  • 一种实时高精度全景分割方法
  • [发明专利]一种基于文本驱动的高效弱监督语义分割方法及装置-CN202211597202.X在审
  • 林钰淇;陈铭浩;蔡登 - 浙江大学
  • 2022-12-12 - 2023-04-07 - G06V20/70
  • 本发明公开了一种基于文本驱动的高效弱监督语义分割方法及装置,包括如下步骤:(1)将图片和对应的类别名输入预训练好的视觉‑语言模型,使用基于梯度的类激活映射得到初始的类激活图;(2)基于视觉transformer中的多头自注意力机制对初始的类激活图进行改进;(3)使用条件随机场对改进后的类激活图进行后处理,得到语义分割的伪标签;(4)利用生成的伪标签训练语义分割模型,并利用训练好的语义分割模型对待分割的图片进行语义分割本发明通过引入基于视觉transformer架构的视觉‑语言模型来高效地为语义分割生成高质量的伪标签,从而提高语义分割模型的分割效率和效果。
  • 一种基于文本驱动高效监督语义分割方法装置
  • [发明专利]点云语义分割方法、装置、设备及存储介质-CN202211348822.X在审
  • 曹哲;杨建忠;钟开;蔡俊杰;张通滨;卢振 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2022-10-31 - 2022-12-23 - G06V10/26
  • 本公开提供了一种点云语义分割方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能技术领域,尤其涉及语义分割、深度学习技术领域。具体实现方案为:对待分割点云进行语义分割,得到至少两个尺度的点云分割结果;对至少两个尺度的分割结果进行融合,得到待分割点云的第一分割结果;对光学图像进行语义分割,得到图像分割结果,光学图像为通过光学成像设备对点云对应的扫描区域进行拍摄得到的图像;根据待分割点云和图像分割结果,确定待分割点云的第二分割结果;根据第一分割结果和第二分割结果,确定待分割点云的目标语义分割结果。能够对点云进行自动化的语义分割,提高对点云中的要素的标注效率,便于进行规模化量产。
  • 语义分割方法装置设备存储介质

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