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[发明专利]基于CBCT图像评估第二磨牙牙根吸收程度的模型构建方法-CN202310531653.1在审
发明人：欧阳可雄;乔羽;周满英;黄珞 -专利权人：广州医科大学附属口腔医院（广州医科大学羊城医院）
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于CBCT图像评估第二磨牙牙根吸收程度的模型构建方法，该方法包括如下处理步骤，(1)CBCT图像数据收集和预处理；(2)ResNet50网络训练；(3)ResNet50‑CBAM网络训练：在ResNet50分级模型中引入卷积块注意力模块CBAM形成ResNet50‑CBAM网络，将步骤(1)得到的第二磨牙牙根吸收横截面图像按照吸收程度进行分级的信息输入到ResNet50‑CBAM网络中，根据设置的分级模式进行训练，得到用于评估第二磨牙牙根外吸收的ResNet50‑CBAM分级模型，ResNet50‑CBAM分级模型所得分级结果输入决策树，从而输出是否拔除第三磨牙的评估结果。
基于 cbct 图像评估第二磨牙牙根吸收程度模型构建方法

[发明专利]基于深度学习的饲料合格性分类方法-CN202110333747.9在审
发明人：毛宽民;陈刚;蒯立军;郭昕;郑欣;郭生保 -专利权人：宁夏新大众机械有限公司
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供一种基于深度学习的饲料合格性分类方法，包括：获取待测图像集；按预设比例划分所述待测图像集为训练集、验证集和测试集，构建Resnet50模型和SE‑Resnet50模型；通过优化器和交叉熵损失函数评价所述Resnet50模型和所述SE‑Resnet50模型的准确率acc；比较所述Resnet50模型的准确率和所述SE‑Resnet50模型的准确率，选择准确率高的为最优网络模型；对所述最优网络模型进行优化
基于深度学习饲料合格分类方法

[发明专利]一种织物疵点检测方法及装置-CN201911173471.1在审
发明人：罗维平;陈永恒;陈军;马双宝;游长莉 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2019-11-26 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种织物疵点检测方法及装置，其中方法包括：获取ResNet50模型；将ResNet50模型的第一分类器替换为第二分类器；获取织物疵点样本图像的特征值；提取ResNet50模型的权重参数作为初始值；根据特征值和初始值对ResNet50模型进行迁移学习，获取多种疵点类别识别模型；根据多种疵点类别识别模型对待检测织物图像进行检测。本发明实施例采用迁移学习来弥补疵点图像样本极其缺乏的问题，具体采用在大型图像数据集ImageNet上训练好的ResNet50模型参数，作为本发明实施例中改进的ResNet50网络初始参数，再在织物疵点样本图像集中继续重新训练顶层卷积网络
一种织物疵点检测方法装置

[发明专利]物流车辆分类预测方法、装置、设备及存储介质-CN202010540709.6在审
发明人：李斯;赵齐辉 -专利权人：上海东普信息科技有限公司
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：物流车辆分类预测方法包括：获取物流车辆的训练图像数据集；采用预设的imagenet数据集对初始Resnet50网络模型进行预训练，得到resnet50网络模型文件；按照resnet50网络模型文件和训练图像数据集依次进行模型改进和微调训练，得到已训练的resnet50网络模型，已训练的resnet50网络模型包括卷积网络层、全局平均池化层和紧密连接层；获取物流车辆图像的测试图像数据集，并采用已训练的resnet50网络模型对测试图像数据集进行预测
物流车辆分类预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于欧拉特征提取的故障诊断方法-CN202310364193.8在审
发明人：姜媛媛;谢锦阳;李钰欣 -专利权人：安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院（芜湖）
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开一种基于欧拉特征提取的故障诊断方法，涉及残差网络领域，包括以下步骤：步骤一：欧拉特征提取，EFE处理原始故障数据生成的波形图可以直接用作Resnet50网络的输入；步骤二：ResNet50网络的训练，将经过EFE处理的特征图像输入Resnet50网络模型，并对其参数进行训练。步骤三：故障诊断，ResNet50分类器的角色由Linear来扮演，它通过前一个训练阶段对网络参数进行训练后，对故障类型进行分类。进一步地，所述ResNet50网络包含了CNN中各种重要的基本单元；同时，可应用于电力电子电路和旋转轴承的故障诊断。欧拉特征提取可以增强时间序列故障数据的空间信息，从而清晰地区分故障。
一种基于特征提取故障诊断方法

[发明专利]老年患者疼痛表情识别方法-CN202210765288.6在审
发明人：罗文;杨爽;郑得志;赵慧雯;刘静;龚良波;陈晓英;温志华 -专利权人：罗文
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开的老年患者疼痛表情识别方法，包括以下步骤：获取人脸图像，使用MTCNN进行人脸检测，得到所需人脸区域；对人脸区域进行图像预处理；建立并训练Resnet50网络模型；将图像输入到Resnet50本发明的老年患者疼痛表情识别方法，融合了MTCNN与Resnet50网络，通过建立数据集，使用MTCNN实现人脸检测，以ResNet50为基础网络框架，使用迁移学习实现模型功能，从而实现了老年患者疼痛表情分类
老年患者疼痛表情识别方法

[发明专利]基于ResNet50和迁移学习的竹片缺陷检测方法、装置及设备-CN202310913890.4在审
发明人：郑世祺;常青;邓宇书;唐小琦 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ResNet50和迁移学习的竹片缺陷检测方法、装置及设备，包括：收集不同种类的竹片图像，并进行预处理；将预处理后的竹片图像分为不同的类别，并分别存储在不同的文件夹中，形成训练集、验证集和测试集；采用ResNet50模型作为基础网络，利用训练集、验证集和测试集合成的初始数据集对基础网络进行预训练，得到预训练好的ResNet50模型；在此基础上，通过在新的竹片缺陷检测任务数据集上继续进行训练，调整模型的权重，得到微调后的ResNet50模型；通过微调后的ResNet50模型自动进行竹片缺陷检测。
基于 resnet50 迁移学习竹片缺陷检测方法装置设备

[发明专利]一种图像分类模型、模型训练方法及其应用-CN202211458993.8在审
发明人：陈旭晖;陆雪琪;郭玫麟;尹海涛 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及深度学习图像分类技术领域，提供了一种图像分类模型、模型训练方法及其应用，所述图像分类模型训练方法具体是通过数据增强提高样本的质量和多样性以获得更好的训练效果；并通过ResNet50模型，引入通道注意力机制模块形成SE‑ResNet50模型，利用通道注意力机制对自适应的特征权重学习；接着SE‑ResNet50模型中，加入多尺度特征的层间信息融合模块；最后在网络结构中引入多尺度特征融合自注意力模块，形成SEL‑ResNet50
一种图像分类模型训练方法及其应用

[发明专利]结合注意力机制和残差网络的人脸活体检测方法及系统-CN202210320730.4在审
发明人：孔月萍;李鑫远;李静;刘楚 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合注意力机制和残差网络的人脸活体检测方法及系统，包括：构建注意力机制模块和残差网络结合的SE‑ResNet50网络模型；获取训练样本，并利用训练样本对SE‑ResNet50网络模型进行训练；利用训练后的SE‑ResNet50网络模型进行人脸活体检测，该方法及系统能够提高真假人脸的检测正确率。
结合注意力机制网络活体检测方法系统

[发明专利]一种基于跨层残差双路金字塔网络的图像特征提取方法-CN202111002973.5在审
发明人：胡杰;谢礼浩;安永鹏;熊宗权;徐文才 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于跨层残差双路金字塔网络的图像特征提取方法，将原始RGB彩色图像输入残差网络ResNet50中进行初步特征提取，得到自底向上的特征金字塔网络DTFPN；实现基于残差网络ResNet50本发明进一步减轻残差网络ResNet50网络退化问题并混合利用不同层级的特征进一步抽取深层特征来显著增强残差网络ResNet50的特征提取能力。
一种基于跨层残差双路金字塔网络图像特征提取方法

[发明专利]一种基于深度学习的和面阶段自动识别方法及系统-CN202111071085.9在审
发明人：胡新中;史赵建;刘玲 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：采集机械和面过程中的图像作为数据集；对采集的数据集进行预处理，将数据集按照初始面粉、润湿粘连、聚集成形、破裂分散和稳定平衡进行分类；将分类后的数据集划分为训练子集、验证集和测试集；构建Transfer‑ResNet50分类网络模型，使用训练子集对构建的Transfer‑ResNet50分类网络模型进行训练，使用验证集对训练后的Transfer‑ResNet50分类网络模型进行验证；将测试集输入训练好的Transfer‑ResNet50
一种基于深度学习和面阶段自动识别方法系统

[发明专利]基于迁移学习的皮肤病变图像分类识别方法、系统及介质-CN202210552473.7在审
发明人：杜登斌;杜乐;杜小军;陈伯怀 -专利权人：吾征智能技术（北京）有限公司
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：所述方法包括：获取ISIC2018皮肤病变图像数据；对皮肤病变图像进行预处理；通过采用过采样、欠采样和GAN对抗神经网络调整皮肤病变图像的类别平衡；训练ResNet50卷积网络，将训练集中的皮肤病变图像输入皮肤病变图像分类网络，结合训练热身学习策略和反向传播算法调整并优化训练过程，最终保存ResNet50卷积网络模型结构和权重，使用ResNet50卷积网络模型权重对皮肤病变图像进行分类；对ResNet50卷积网络模型进行验证
基于迁移学习皮肤病变图像分类识别方法系统介质

[发明专利]基于卷积去噪和Resnet50的雷达信号调制识别方法-CN202310147825.5在审
发明人：董春曦;葛鑫;郑晓波;高智鑫;黄程;董阳阳;饶鲜;王贤骅 -专利权人：西安电子科技大学;中国电子科技集团公司第二十九研究所
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积去噪和Resnet50的雷达信号调制识别方法，本发明的实现方案为：对雷达信号进行时频分析；生成训练集；构建卷积去噪自编码器网络；训练卷积去噪自编码器网络；构建深度残差神经网络19‑Resnet50；利用迁移学习策略训练深度残差神经网络19‑Resnet50；识别雷达信号脉内调制类型。本发明利用卷积去噪自编码器网络实现了低信噪比下的雷达信号时频图像去噪，提高了雷达信号时频特征图像质量；本发明利用深度残差神经网络19‑Resnet50提取更深的图像分类特征，能够在低信噪比环境下对多种雷达信号脉内调制类型进行识别
基于卷积 resnet50 雷达信号调制识别方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的图像处理方法和系统-CN202110114973.8有效
发明人：夏景明;邢露萍;谈玲 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像处理方法和系统，将数据集中的三维脑部图像进行预处理，得到二维图像；采用堆叠分割算法对预处理后的二维图像进行分割，分割后得到感兴趣区域的图像；构建ResNet50‑II卷积神经网络，将分割后的图像分成训练集和测试集，将训练集中的图像输入到ResNet50‑II卷积神经网络进行训练；训练完成后，将测试集的图像输入ResNet50‑II神经网络进行分类。
一种基于卷积神经网络图像处理方法系统

[发明专利]基于ResNet50和DeeplabV3+的卷积神经网络的遥感图像变化检测方法-CN202010777887.0在审
发明人：王民水;王明常;杨国东 -专利权人：吉林大学
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于ResNet50和DeeplabV3+的卷积神经网络的遥感图像变化检测方法，解决了现有技术中传统的遥感图像变化检测处理效率低和处理精度差的问题。基于ResNet50和DeeplabV3+的卷积神经网络的遥感图像变化检测方法，步骤如下：(1)数据选取：数据选取训练集和验证集两幅遥感变化检测图像；(2)创建语义分割：利用deeplabv3plusLayers函数创建基于ResNet50网络的语义分割网络。本发明通过对网络进行输入层的改造，采用随机补片和图像增强技术直接处理大范围遥感图像，采用ResNet50和DeeplabV3+构建语义分割卷积神经网络，节省了图像裁剪操作，提高了变化检测的处理效率，降低了模型过拟合和内存消耗问题出现的可能性
基于 resnet50 deeplabv3 卷积神经网络遥感图像变化检测方法

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