公开(公告)号：CN119152300B

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411667924.7

申请日：2024-11-21

Applicant: 中南大学

Inventor： 曾锋 ,  严昌燊 ,  张肖垚 ,  谢小卫

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的细粒度图像分类方法及系统。其中，系统包括能够增强模型对关键细节的捕捉能力的细节增强子模块、通过设计通道注意力机制和空间注意力机制，能够重点关注输入图像的关键区域的局部特征细化子模块；融合了多尺度特征，处理高度相似的图像时更具辨别力的自适应特征融合模块，使得发明提供的方案实现了特征信息的优化整合，提高了特征的表达能力，增强了模型对复杂图像的泛化能力，能有效提高细粒度图像分类的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN119849501A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510317358.5

申请日：2025-03-18

Applicant: 中南大学

Inventor： 曾锋 ,  凌亚兰 ,  程思梦 ,  谢小卫 ,  姚兴旺

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/253 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于通道注意力和字符特征的文本命名实体提取方法。包括获取待识别的输入文本；构建命名实体识别模型，包括：BERT模型用于获取具有上下文信息的特征、语法结构和语义表示；CharCNN模块用于提取BERT模型输出结果中的字符级特征；DSENet模块用于增强BERT模型输出结果中的实体内容和实体位置特征表达；多层双向长短时记忆网络用于捕捉以上模块的输出进行特征融合后的融合结果中的长距离依赖关系；条件随机场用于对输出序列进行实体标注；将待识别的输入文本输入命名实体识别模型中，获得命名实体。本发明方案提升了实体识别的效果，在非结构化文本NER任务中具有较高的准确率和召回率。

公开(公告)号：CN119152300A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411667924.7

申请日：2024-11-21

Applicant: 中南大学

Inventor： 曾锋 ,  严昌燊 ,  张肖垚 ,  谢小卫

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的细粒度图像分类方法及系统。其中，系统包括能够增强模型对关键细节的捕捉能力的细节增强子模块、通过设计通道注意力机制和空间注意力机制，能够重点关注输入图像的关键区域的局部特征细化子模块；融合了多尺度特征，处理高度相似的图像时更具辨别力的自适应特征融合模块，使得发明提供的方案实现了特征信息的优化整合，提高了特征的表达能力，增强了模型对复杂图像的泛化能力，能有效提高细粒度图像分类的准确性和鲁棒性。