公开(公告)号：CN118038062A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410378337.X

申请日：2024-03-29

Applicant: 同济大学

Inventor： 王瀚漓 ,  张雨轩

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明涉及一种动态记忆对比的增量小样本图像语义分割方法及系统，方法包括以下步骤：对输入图像进行特征提取，获得视觉语义嵌入特征；构建像素级动态记忆库和区域级动态记忆库；根据像素嵌入特征和区域嵌入特征，训练得到各个类别的锚点、正样本和负样本；并进行样本筛选，计算对比损失关于锚点的梯度和训练模型；重复进行增量训练，将上一次训练的模型作为教师模型，计算教师模型与本次训练模型的蒸馏损失，根据蒸馏损失和像素区域对比损失函数，直到所有类别的样本完成训练；通过原型分类器，以相似度最高的原型对应类别作为像素级的预测结果。与现有技术相比，本发明具有稳定性高、适应性强等优点。

公开(公告)号：CN119049539A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411003221.4

申请日：2024-07-24

Applicant: 同济大学

Inventor： 张勇 ,  余招伟 ,  杨东旭 ,  陈倩倩 ,  张雨轩

IPC: G16B5/20 ,  G16B40/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/096

Abstract: 本案涉及深度学习和自然语言处理领域，尤其涉及一种基于迁移学习建模转录调控网络的方法，解决现有技术难对不同染色质状态或者细胞类型中的转录调控网络进行系统性建模的问题。本案方法利用大规模转录调控因子全基因组结合图谱的数据来对语言模型进行预训练，以建模每个基因组区域上不同转录调控因子的相互作用关系。预训练语言模型学习到的这种转录调控因子的相互作用关系，能够通过迁移学习应用于不同的染色质状态和细胞类型中，从而实现对复杂且高度动态的转录调控网络的系统性建模。