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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114565593A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210208369.6
申请日：2022-03-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督和注意力的全视野数字图像分类与检测方法，该方法采用半监督学习，使用少量感兴趣区域标注的全视野数字图像训练特征提取网络，提取全部图像的特征后，训练深度门控通道注意力网络和分类层。构建了一种全视野数字图像分类与检测框架，可以直接输出分类结果并直观显示感兴趣区域，可以辅助用户准确判断所属图像类型，同时迅速锁定感兴趣区域。相比于完全不需要标注感兴趣区域的弱监督学习方法，本方法仅需标注少量全视野数字图片的感兴趣区域，就能实现全视野数字图像分类准确率的大幅提升和感兴趣区域的精准检测，具有更高的实用性。
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公开(公告)号：CN113392728B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110591589.7
申请日：2021-05-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SSA锐化注意机制的目标检测方法，首次在空间注意力模块中引入了自定义锐化滤波，并和通道注意模块结合使用，减少干扰因素对SSA锐化效果的影响，服务其锐化效果；本发明从空间上加强神经网络中被检测物体的边缘信息，加强物体定位。对于大型物体可以完善其边缘信息，对于中小型物体可以提升其在输出层的存在感，提升检测效果；本发明完善了SSA空间锐化模块和通道注意力模块的结合方式和嵌入位置。对比CBAM中的空间注意力模块，在轻量级目标检测模型上的效果更好。本次发明的SSA空间锐化模块所需的计算量和参数量极少，几乎不影响检测速度，轻量化模块的实用性高，即插即用，易于实现。
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公开(公告)号：CN113627467A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110743646.9
申请日：2021-07-01
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于非凸近似的低秩子空间的图像聚类方法，现有技术中利用稀疏表示或低秩表示进行子空间聚类的研究受到广泛关注，并提出了一系列与之相关的新的子空间聚类算法，如稀疏子空间聚类、低秩表示及其变体低秩稀疏子空间聚类算法；秩函数的核范数近似只能产生与最佳结果相距甚远的结果。本发明以及非凸函数ε‑LogDet‑SC对初始化相对不敏感，它在子空间聚类问题中的应用具有更好的鲁棒性。在人脸聚类和运动分割上的大量实验证明了该方法的有效性和鲁棒性，与现有的子空间聚类方法相比，该方法表现出了优越的性能。
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公开(公告)号：CN114565593B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202210208369.6
申请日：2022-03-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督和注意力的全视野数字图像分类与检测方法，该方法采用半监督学习，使用少量感兴趣区域标注的全视野数字图像训练特征提取网络，提取全部图像的特征后，训练深度门控通道注意力网络和分类层。构建了一种全视野数字图像分类与检测框架，可以直接输出分类结果并直观显示感兴趣区域，可以辅助用户准确判断所属图像类型，同时迅速锁定感兴趣区域。相比于完全不需要标注感兴趣区域的弱监督学习方法，本方法仅需标注少量全视野数字图片的感兴趣区域，就能实现全视野数字图像分类准确率的大幅提升和感兴趣区域的精准检测，具有更高的实用性。
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公开(公告)号：CN113392728A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110591589.7
申请日：2021-05-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SSA锐化注意机制的目标检测方法，首次在空间注意力模块中引入了自定义锐化滤波，并和通道注意模块结合使用，减少干扰因素对SSA锐化效果的影响，服务其锐化效果；本发明从空间上加强神经网络中被检测物体的边缘信息，加强物体定位。对于大型物体可以完善其边缘信息，对于中小型物体可以提升其在输出层的存在感，提升检测效果；本发明完善了SSA空间锐化模块和通道注意力模块的结合方式和嵌入位置。对比CBAM中的空间注意力模块，在轻量级目标检测模型上的效果更好。本次发明的SSA空间锐化模块所需的计算量和参数量极少，几乎不影响检测速度，轻量化模块的实用性高，即插即用，易于实现。
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