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公开(公告)号：CN110309343B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN201910574215.7
申请日：2019-06-28
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/61 , G06F16/63 , G06F16/65 , G06F16/683
Abstract: 本发明公开了一种基于深度哈希的声纹检索方法，达到了声纹检索任务中存储空间低且检索高效的效果。该方法包括训练深度声纹哈希模型的步骤，构建哈希编码数据库的步骤，对查询语音在数据库中检索的步骤：首先构建端到端的深度神经网络结构，利用已标注过说话人身份的语音数据，训练深度神经网络模型，得到深度声纹哈希函数。之后通过深度声纹哈希函数计算训练集对应的哈希编码，构建数据库；对于新录入的语音数据，使用深度声纹哈希函数计算对应的哈希编码，实时增加到数据库。在检索过程中，对于给定的语音，使用深度声纹哈希函数计算对应的哈希编码，最后在数据库中基于索引或海明距离排序得到检索结果。
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公开(公告)号：CN116386851A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310318988.5
申请日：2023-03-29
IPC: G16H50/20 , G16H30/40 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及医疗辅助诊断系统技术领域，尤其涉及一种胆道病变良恶性的辅助诊断系统及其建立方法，包括：图像输入模块和综合诊断模块，所述综合诊断模块包括：图像质量判断模块和病变性质判断模块；所述图像输入模块用于获取患者胆道镜检查图像并进行预处理；所述图像质量判断模块用于判断通过图像输入模块预处理后输出的胆道镜有效检查图像质量高低；所述病变性质判断模块用于判断通过图像质量判断模块输出的高质量图像中病变的良恶性；所述综合诊断模块还包括：诊断结果展示模块，所述诊断结果展示模块用于展示病变性质判断模块输出的判断结果。本发明提供了一种能够提高胆道病变良恶性诊断能力的辅助诊断系统。
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公开(公告)号：CN116363144A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310333322.7
申请日：2023-03-31
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于扰动协同训练的半监督医学图像分割方法，利用少量有标记医学图像的同时挖掘大量无标记医学图像中的信息来提升分割模型的性能，对于有标记数据，使用标记对两个子网络的预测结果进行监督；对于无标记数据，两个子网络基于各自的预测结果生成伪标签，然后使用伪标签对对方子网络的预测结果进行监督。在生成伪标签的过程中，子网络基于对方子网络的特征信息对编码器提取的特征进行扰动，从而增加伪标签的多样性，进而提升协同训练的效果。本发明所述方法能够适用于各种部位的医学图像分割任务，具有良好的普适性和通用性。
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公开(公告)号：CN110135419B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201910371620.9
申请日：2019-05-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种自然场景下端到端文本识别方法，包括用自然场景图片及真实标记训练框架以及对自然场景图片上文本区域及内容进行预测：训练阶段中，收集包含文本的自然场景下的图片、构建包含文本位置与内容的数据集、定义标准的端到端文本识别框架、使用真实检测标记训练检测部分、使用近邻相关边界优化算法优化检测区域、使用优化后的检测区域输入进识别部分中以训练识别部分参数、保存训练好的框架参数至数据平台；测试阶段中，读取训练好的框架参数、输入测试图像、检测阶段检测文本区域、采用基于近邻相关性边界优化算法优化检测区域、将优化后的检测区域送入识别部分进行文本识别。
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公开(公告)号：CN115830327A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211633004.4
申请日：2022-12-19
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种跨模态通用细胞实例分割方法，其中包括基于目标检测和语义分割的两阶段细胞实例分割模型，以及基于伪标签学习的半监督训练流程。分割模型的步骤包括先对图像进行预处理，然后使用目标检测模型得到边界框集合，再使用语义分割网络得到分割掩膜，最后将分割结果聚合得到最终的分割结果；训练流程的步骤包括微调预训练模型，生成伪标签，在伪标签和扩增的有标记数据混合数据集上重新微调预训练模型，得到最终模型。本发明能够在有限的标记数据基础上，实现对不同组织类型、细胞类型、成像平台的细胞进行跨模态自动检测和分割的目标，能够用于计算机辅助医学图像分析及辅助细胞生理学、细胞内过程等问题的研究。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108647295B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201810429034.0
申请日：2018-05-08
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度协同哈希的图片标注方法，达到了图片和标签存储空间低且检索高效的效果。首先收集用户上传或者众包提供的有标注图片，利用图片和标注的对应关系构造相似性关系的二值矩阵。根据共享标注的个数定义图片的相似性。融合图片和标注间一致性信息与图片相似性信息作为监督目标，结合深度学习构造端到端的有互反馈的深度网络，离线训练图片和标注的离散二值编码。在线应用时，使用深度网络输出图片的二值编码，计算图片二值编码与标签二值编码的海明距离，根据海明距离从低到高对图片进行标注。
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公开(公告)号：CN107169830B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201710338139.0
申请日：2017-05-15
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q30/06
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类PU矩阵分解的个性化推荐方法，包括使用聚类PU矩阵分解方法训练模型的步骤，对用户或商品进行推荐的步骤：首先收集已有的用户或商品的特征数据，根据用户对商品的行为构建二值关系矩阵，在二值关系矩阵中只有正例被观察到，定义基于聚类PU矩阵分解方法的学习模型，训练推荐算法模型；最后在推荐时，用训练得到的模型预测用户和商品的关系，得到预测值，根据预测值从高到低对用户或商品进行推荐。
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公开(公告)号：CN111445341A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010419707.1
申请日：2020-05-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度自注意力的期货模型训练及交易实现方法，在期货高频数据集构造阶段，收集期货主力合约五档高频数据，对数据进行预处理，并且使用未来价格变化构建标签；在深度特征提取层训练阶段，构建基于多尺度自注意力的深度神经网络，使用构造的标签训练网络并且保存模型参数；在交易模型训练阶段，构造交易模型，使用深度特征提取层输出的特征，并且使用最大化夏普比率的方法训练交易模型；在使用深度特征提取层和交易模型输出交易决策阶段，使用深度特征提取层提取到的特征和训练完的交易模型输出交易动作。本发明从模型的角度去考虑金融时间序列的多尺度特性以及不同时序之间的相关性，提高期货交易数据预测的准确性。
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公开(公告)号：CN111369009A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010143202.7
申请日：2020-03-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种能容忍不可信节点的分布式机器学习方法，各工作节点从服务器节点获取最新的参数，根据本地存储的数据计算梯度后，将梯度发送给服务器节点，重复该步骤，直到收到服务器的中止消息。服务器节点设置有一定数量的缓冲器，每次接收到梯度信息后，根据发送方工作节点的编号，计算出对应的缓冲器编号，并将该缓冲器中的值更新为已收到对应该缓冲器的所有梯度的平均值；然后判断是否所有缓冲器都存有梯度，若是，则通过聚集函数，根据各缓冲器中的梯度计算出最终梯度，更新模型参数，清空所有缓冲器；再将最新参数发送给该工作节点；不断重复以上训练步骤，直到满足停止条件时，通知各个工作节点停止。
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公开(公告)号：CN111144411A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911373170.3
申请日：2019-12-27
Applicant: 南京大学 , 南京和光智能制造研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于显著图的不规则文本修正与识别方法及系统，将不规则文本图片输入至预先训练好的不规则文本修正网络模型，输出字符级别的分类显著图；利用条状区域变换算法对不规则文本图片和分类显著图进行修正，输出修正图片；将修正图片输入至预先训练好的不规则文本识别网络模型，输出文本图片识别信息。优点：通过训练好的不规则文本修正网络模型，条状区域变换算法，训练好的不规则文本识别网络模型，对不规则文本图片进行处理，提高了不规则文本识别的准确率和鲁棒性。
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