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          [發明專利]域適應圖像分類網絡的訓練方法、圖像分類方法及裝置在審

          專利信息
          申請號: 202210193844.7 申請日: 2022-03-01
          公開(公告)號: CN114677535A 公開(公告)日: 2022-06-28
          發明(設計)人: 林蘭芬;馬旭;袁俊坤 申請(專利權)人: 浙江大學
          主分類號: G06V10/764 分類號: G06V10/764;G06V10/74;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
          代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200 代理人: 應孔月
          地址: 310058 浙江*** 國省代碼: 浙江;33
          權利要求書: 暫無信息 說明書: 暫無信息
          摘要: 發明公開了一種域適應圖像分類網絡的訓練方法、圖像分類方法及裝置,其中域適應圖像分類網絡的訓練方法包括:獲取若干對源域圖像和目標域圖像;提取其中一對源域圖像和目標域圖像的跨層特征;利用注意力機制計算跨層特征之間的相似度;根據所述跨層特征的多核最大均值差異和所述相似度,計算域對齊泛化損失;根據源域圖像和目標域圖像的跨層特征,計算分類損失;根據域對齊泛化損失和分類損失,加權計算域適應圖像分類網絡的總損失;根據總損失,更新域適應圖像分類網絡的參數;對其余源域圖像和目標域圖像執行從提取其中一對源域圖像和目標域圖像的跨層特征至根據總損失更新域適應圖像分類網絡的參數的步驟,直至跨層對齊損失收斂。
          搜索關鍵詞: 適應 圖像 分類 網絡 訓練 方法 裝置
          【主權項】:
          暫無信息
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          • 吳煒;謝莊淳 - 西安電子科技大學
          • 2019-05-16 - 2022-07-01 - G06V10/764
          • 本發明涉及一種基于改進B?CNN的銀行票據圖像分類方法,包括步驟:提取票據圖像中所有信息區域的位置信息;根據所述位置信息對所述票據圖像進行截取得到若干目標圖像塊;將若干所述目標圖像塊依次輸入改進B?CNN模型進行特征提取、特征交叉融合和特征外積運算以實現對所述票據圖像的分類。本發明實施例采用改進B?CNN模型可以實現細粒度圖像的分類,能夠提取更具判別力的卷積特征,能夠實現對高相似度的不同種類的票據圖像進行分類并且保證較高的分類準確率。
          • 基于判別學習的細粒度圖像分類方法-201910485179.7
          • 王智慧;王世杰;李豪杰;唐濤;王寧 - 大連理工大學
          • 2019-06-05 - 2022-07-01 - G06V10/764
          • 本發明屬于計算機視覺技術領域,提供了一種基于判別學習的細粒度圖像分類方法。提出了一種新的端到端自回歸定位與判別性先驗網絡模型,該模型學習探索更準確的判別patch大小,并能夠實時分類圖像。具體而言,設計了一個多任務判別學習網絡,包含一個自回歸定位子網絡和一個判別性的先驗子網絡,判別性的先驗子網絡具有引導損失函數和一致性損失函數來同時學習自回歸系數和判別性的先驗map。自回歸系數可以減少判別性patch中的噪聲信息,判別性先驗map通過學習判別概率值將數千個候選patch過濾成個位數數量patch。大量實驗表明,所提出的SDN模型在準確性和效率方面均達到了最新水平。
          • X射線乳腺影像深度學習分類方法-201910278910.9
          • 徐勇;孫利雷 - 貴州大學
          • 2019-04-09 - 2022-07-01 - G06V10/764
          • 本發明公開了一種X射線乳腺腫塊影像自動分類方法。本發明從圖像處理角度設計了對X射線乳腺腫塊影像進行自動分類網絡,該網絡首先對X射線乳腺腫塊影像使用兩條計算路徑使用不同大小的卷積核進行卷積及下采樣操作,提取不同尺度類型的卷積特征圖,將兩條計算路徑輸入的特征圖進行疊加融合,得到雙計算路徑融合后的特征信息。再對融合特征使用全卷積網絡進行特征提取,最后送入Softmax分類層對特征進行分類,得到乳腺腫塊影像分類結果。使用適用于X射線乳腺腫塊影像分類的基于隸屬度的目標函數對模型進行訓練,新的目標函數通過增大乳腺腫塊樣本與所屬類別的隸屬度、減小與非所屬類別的隸屬度實現增強模型泛化能力,提升分類準確性。
          • 基于卷積神經網絡和概念格的圖像語義完備標注方法-201911300499.7
          • 張素蘭;李雯莉;胡立華;張繼福;楊海峰 - 太原科技大學
          • 2019-12-17 - 2022-07-01 - G06V10/764
          • 本發明公開了一種基于卷積神經網絡和概念格的圖像語義完備標注方法,首先構建自適應CNN網絡,分割待標注圖像并提取其特征,以此來獲得近鄰圖像集與其一系列相對應的標簽集合;然后利用概念格進行標簽本身潛在的語義分析,有效地改善了標注效果,并保證了語義標注的完備性;最后利用投票的方式,得到最優語義標簽。采用基準數據集Corel5k進行實驗,驗證了該方法能有效地豐富圖像標簽語義,提高標簽召回率,并提高圖像語義檢索效率。
          • 車輛年款識別模型的訓練方法以及車輛年款的識別方法-202010137345.7
          • 葉丹丹;晉兆龍;鄒文藝 - 蘇州科達科技股份有限公司
          • 2020-03-05 - 2022-07-01 - G06V10/764
          • 本發明涉及車輛識別技術領域,具體涉及一種車輛年款識別模型的訓練方法以及車輛年款的識別方法。其中,訓練方法包括:獲取帶標注信息的車輛樣本圖像;將車輛樣本圖像輸入特征提取模塊中,得到至少2組特征;基于至少2組特征,得到對應于每組特征的感興趣區域及其得分值;將感興趣區域以及車輛樣本圖像融合后輸入分類模塊中,得到整圖分類特征、感興趣區域的特征以及整圖與感興趣區域融合后的特征;由上述三種特征以及每個感興趣區域的得分值,計算損失函數值;基于所述標注信息以及所述損失函數值,對特征提取模塊以及分類模塊的參數進行更新,優化車輛年款識別模型。該訓練方法提高了識別模型的準確度,為后續在識別方法中的應用提供了基礎。
          • 一種融合DarkNet與CapsuleNet模型的圖像分類方法-202010652781.8
          • 李鋼;張玲;王飛龍;李晶;馮軍鵬;郝中良 - 太原理工大學
          • 2020-07-08 - 2022-07-01 - G06V10/764
          • 本發明公開了一種融合DarkNet與CapsuleNet模型的圖像分類方法,屬于圖像處理技術領域,解決由于數據不均衡導致分類效果差的問題;技術方案為以下步驟:構建DarkNet?Capsule網絡融合分類模型、實現對融合分類模型損失函數的定義、在融合分類模型中輸入要分類的圖像,利用DarkNet進行前向訓練,提取目標圖像的特征圖譜;對目標圖像特征圖譜做進一步處理,通過損失完成誤差反傳更新整個網絡的參數;通過多輪迭代學習之后,利用融合分類模型完成對圖像的分類;本發明在圖像分類領域,可以進一步提高數據不均衡時的分類準確率,同時也為機器視覺的研究奠定了更為堅實的基礎。
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