“r2unet”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果7924934个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于AA R2Unet和HMM的高精密螺纹全自动精确测量方法-CN202010741349.6在审
发明人：张堃;韩宇;李子杰;张泽众;冯文宇;华亮;李文俊;鲍毅 -专利权人：南通大学;杭州博拉哲科技有限公司
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AA R2Unet和HMM的高精密螺纹全自动精确测量方法，该方法利用AA R2Unet网络进行螺纹边缘的提取，以滤除图像中的异物。
一种基于 aa r2unet hmm 精密螺纹全自动精确测量方法

[发明专利]一种基于AA R2Unet和HMM的香烟滤棒计数方法-CN202010741400.3在审
发明人：张堃;韩宇;姜朋朋;朱翊晗;冯文宇;殷佳炜;华亮;李文俊;鲍毅 -专利权人：南通大学;杭州博拉哲科技有限公司
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AA R2Unet和HMM的香烟滤棒计数方法，本发明利用U‑net网络模型进行训练，准确识别滤棒目标和背景。
一种基于 aa r2unet hmm 香烟计数方法

[发明专利]一种基于R-Unet的人眼玻璃体混浊程度分级方法-CN202110167013.8在审
发明人：熊红莲;郭学东;曾亚光;韩定安;黄铭斌;许祥丛;覃楚渝;刘明迪;王陆权;梁婷婷 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于R‑Unet的人眼玻璃体混浊程度分级方法，包括如下步骤：采集人眼玻璃体图像；对人眼玻璃体图像进行预处理，并根据预处理后的人眼玻璃体图像获取训练数据集；构建R‑Unet卷积神经网络，利用R‑Unet卷积神经网络对训练集以及验证集进行训练验证以获取R‑Unet卷积神经网络模型；利用R‑Unet卷积神经网络模型对人眼玻璃体图像的混浊灶区域以及腔梯形区域进行分割；计算混浊灶区域与腔梯形区域的面积比例
一种基于 unet 玻璃体混浊程度分级方法

[发明专利]基于Unet网络的图像元素分割方法-CN201911297392.1在审
发明人：廖志梁;陶亮;王道宁;张亚东;常晓辉 -专利权人：易诚高科（大连）科技有限公司
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：基于Unet网络的图像元素分割方法，包括以下步骤：1)图像输入到Unet网络后，经过卷积层下采样和上采样以及特征融合操作，恢复到输入图像相同大小的尺寸；2)把Unet网络作为Gan对抗网络的图片生成器G，用分类网络作为Gan对抗网络的图片鉴别器D，把Unet网络生成的图片传入鉴别器D进行真假判断，通过鉴别器D来不断促进Unet网络权重更新，降低二维熵loss；3)引入二维熵loss函数，分别计算R通道与
基于 unet 网络图像元素分割方法

[发明专利]基于改进R-UNet深度学习的透水混凝土孔隙自动识别方法-CN202210380643.8在审
发明人：张蕊;张华;曹金露;余帆;高张;孙水发;郑子昌 -专利权人：三峡大学
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于改进R‑UNet深度学习的透水混凝土孔隙自动识别方法，制备不同集料粒径的透水混凝土试样；对透水混凝土试样进行CT扫描，得到试件的CT切片图像；标准化预处理，形成标准化原始数据集；对标准化原始数据集进行标注；对带真值的标准数据集进行增强处理；提出改进R‑UNet深度学习模型，对改进后的R‑UNet深度学习模型进行训练，得到最优模型；对于亮度异常的图像，提出采用融合图像算法对分割后的图像进行融合；将测试集中的图像输入到最优模型中进行孔隙智能识别与分割
基于改进 unet 深度学习透水混凝土孔隙自动识别方法

[发明专利]一种基于ShuffleNetV2-Unet的水稻纹枯病识别方法和系统-CN202111554870.X在审
发明人：李志忠;秦俊豪;李优新;程昱 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于ShuffleNetV2‑Unet的水稻纹枯病识别方法和系统，方法包括以下步骤：S1：采集水稻病害数据集，所述水稻病害数据集包括具有水稻纹枯病病纹的图像；S2：建立ShuffleNetV2‑Unet模型，所述ShuffleNetV2‑Unet模型用于识别水稻纹枯病病纹；S3：利用步骤S1中的水稻病害数据集训练所述ShuffleNetV2‑Unet模型，得到训练后的ShuffleNetV2‑Unet模型；S4：利用训练好的ShuffleNetV2‑Unet模型对输入图片进行水稻纹枯病的识别。本发明通过ShuffleNetV2‑Unet模型对水稻纹枯病进行识别，能够在复杂环境中有效识别水稻纹枯病病纹，在保持高检测精度的同时能够保持检测速度，同时本发明的方法对检测水稻纹枯病的检测环境要求低，检测水稻纹枯病的操作方便
一种基于 shufflenetv2 unet 水稻纹枯病识别方法系统

[发明专利]基于改进Unet网络的电阻焊接剪切强度识别方法-CN202010703655.0有效
发明人：王雨轩;朱俊江 -专利权人：中国计量大学
申请日： 2020-07-21 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进Unet网络的电阻焊接剪切强度识别方法，包括如下步骤：(1)建立热像图和剪切强度值一一对应的大样本数据库。(2)建立Unet网络筛选模型。(3)建立用于步骤(2)中Unet网络的低分辨率特征选择门模型x4+2.92*10‑8x3+0.0576x2<(4)将步骤(3)中所建立的选择门模型插入到步骤(2)所建立的Unet网络中；建立起改进Unet网络。(5)将步骤(1)中的大样本数据库输入到步骤(4)所获得的改进Unet网络中进行训练。本发明通过热图像与剪切力大小的关系，训练改进Unet模型，训练好的模型可通过输入热像图，输出剪切力大小。
基于改进 unet 网络电阻焊接剪切强度识别方法

[发明专利]超声图像自监督分割方法-CN202210870486.9在审
发明人：周然;丁景;邱战洪;甘海涛;叶志伟;方小悦 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种超声图像自监督分割方法，包括：对获取的超声图像训练数据集进行预处理；对步骤1所得的预处理后的超声图像数据集进行扭曲形变，并对图像进行配准并以其训练Do‑Unet，获得最佳的Do‑Unet网络权重参数；将步骤2获得的最佳网络权重参数迁移到Do‑Unet中，并将步骤1所得到的预处理后有标签的超声图像数据集加载Do‑Unet网络中，对Do‑Unet进行训练进一步获得优化后的Do‑Unet的最优网络权重参数；将步骤3中保存的最优网络权重参数加载到优化后的Do‑Unet中，将待分割超声图像输入至上述目标网络Do‑Unet中，得到最终的超声图像分割结果。
超声图像监督分割方法

[发明专利]基于高空间分辨率遥感影像的储油罐提取方法-CN202110504255.1有效
发明人：于博;王玉;陈方;王雷 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于高空间分辨率遥感影像的储油罐提取方法，包括：采集储油罐样本，将所述样本随机分为训练集和测试集；基于Res2‑Unet模型结构构建储油罐提取模型；其中，基于UNet语义分割结构提出深度学习网络Res2‑Unet，采用Res2Net卷积模块，将特征层间学习改为粒度学习，并以残差方式布局；对所述测试集进行精度验证。本发明采用Res2net模块改进Unet网络结构，增强模型对储油罐多尺度特征的学习能力，可以增强对不同尺度储油罐的提取能力，进而提高模型的鲁棒性。
基于空间分辨率遥感影像储油罐提取方法

[发明专利]基于残差unet的图像分割算法-CN202310303167.4在审
发明人：王超;陈宏铭 -专利权人：苏州芯运旺电子科技有限公司
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明基于残差unet的图像分割算法，步骤包括：1)图像分割：通过Yin∈RN×H×W表示三维的图像数据，进行分割产生N维的分割数据Yclass∈RN×H×W，再通过分类器进行上色显示得到Yout∈RN×H×W；H和W代表了图像数据的高度和宽度，N表示图片中的种类；图像分割模型的建模2)残差运算：设置跨尺度残差传递模块，并进行对应跨尺度残差传递模块的训练
基于 unet 图像分割算法

[发明专利]一种基于注意力Unet模型的医学图像语义分割方法-CN202011393297.4有效
发明人：杨永全;郑众喜;李丽;冯敏;陈杰 -专利权人：四川大学华西医院
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开一种基于注意力Unet模型的医学图像语义分割方法，包括以下步骤：S1、对图片进行预处理，包括图像的裁切、偏差校正、增强；S2、将处理后的图片输入Unet模型，Unet模型包括特征提取部分、上采样部分，在上采样部分的可分离卷积操作中均进行全局范围注意力筛选；S3、使用准备好的数据对Unet模型进行训练；S4、评估Unet模型的分割效果。
一种基于注意力 unet 模型医学图像语义分割方法

[发明专利]基于深度学习的CT影像肺气管的分割方法及系统-CN201911329842.0有效
发明人：魏军;余明亮 -专利权人：广州柏视医疗科技有限公司
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于深度学习的CT影像肺气管的分割方法及系统，其同时运用2D UNet和3D Unet深度学习网络模型，并包括以下步骤：步骤S1，预处理；步骤S2，二维重采样；步骤S3，二维分割；步骤该基于深度学习的CT影像肺气管的分割方法及系统同时运用2D UNet和3D Unet网络，使得气管分割结果更优，分割方法更加鲁棒。而且在3D UNet网络训练过程中，以气管骨架点采样的方法能够提高网络的训练效率和精度。
基于深度学习 ct 影像气管分割方法系统

[发明专利]一种基于Unet网络的层序地层格架构建方法和系统-CN202010644932.5有效
发明人：丁继才;张金淼;朱振宇;翁斌;姜秀娣;王清振;赵小龙;欧阳炀;黄小刚;王艳东;孙文博;薛东川;郝振江;张云鹏;牛聪;张益明;吴克强 -专利权人：中海石油（中国）有限公司;中海石油（中国）有限公司北京研究中心
申请日： 2020-07-07 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明属于地震勘探技术领域，涉及一种基于Unet网络的层序地层格架构建方法和系统，包括以下步骤：S1根据具有层序地层格架的工区地震数据形成地震数据和层序地层格架标签对；S2将地震数据和层序地层格架标签对代入初始Unet网络模型，对Unet网络模型进行训练，获得最终的Unet网络模型；S3获取待构建工区地震数据，并进行预处理；S4将待构建地震数据代入最终的Unet网络模型获得层序地层格架。
一种基于 unet 网络地层架构方法系统

[发明专利]一种基于改进Unet模型的溶液结晶过程图像语义分割方法-CN202110949340.9有效
发明人：朱亚东洋;李心超;何运良;李婧莹;高梦楠;张立立;李晶;崔宁 -专利权人：北京石油化工学院
申请日： 2021-08-18 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进Unet模型的溶液结晶过程图像语义分割方法，包括：根据结晶影像数据构建晶体语义分割数据集；将预处理后的图片输入到改进Unet模型中；改进Unet模型为在Unet典型模型的下采样部分和上采样部分中间加入通道增强特征金字塔网络；通道增强特征金字塔网络在特征金字塔网络的基础上增加了上下增强模块和通道注意力模块；通过数据集对改进Unet模型进行训练，评估改进Unet模型的分割效果，获得训练后的改进Unet模型；将待分割的晶体影像数据输入训练后的改进Unet模型获得分割结果。本发明中的基于通道增强金字塔的改进Unet模型，较基于其他特征金字塔网络的Unet语义分割模型，可有效提高测量的准确度且没有增加额外的复杂运算。
一种基于改进 unet 模型溶液结晶过程图像语义分割方法

[发明专利]一种牙体检测模型、模型生成方法及牙体分割方法-CN202110801232.7有效
发明人：罗浩喆;袁雪纯;朱涛;马鑫然;许王泽;龙虎;宋万忠 -专利权人：四川大学
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该模型包括下采样层、第五Unet模块、上采样层、第一门控层、第二门控层、第三门控层及第十Unet模块；下采样层包括依次连接的第一Unet模块、第二Unet模块、第三Unet模块及第四Unet模块；上采样层，包括第六Unet模块、第七Unet模块、第八Unet模块及第九Unet模块。
一种体检模型生成方法分割

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条