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公开(公告)号：CN114549905A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210183421.7
申请日：2022-02-11
Applicant: 江南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进在线知识蒸馏算法的图像分类方法，属于深度学习中的模型压缩技术领域。该方法设置错题集保存各学生网络训练过程中集成输出特征，通过训练图片的真实标签判断错题集中记录的集成输出特征是否正确，若记录的特征正确，则更新网络参数以使得网络集合中的每一个网络的输出特征zi的分布靠近错题集中记录的特征分布，若记录的特征错误，则让zi的分布远离错题集中记录的特征分布。即利用错题集保存网络集合集成输出的历史信息，将其作为学生网络优化训练的监督信息，并提出一种反思机制使学生网络的输出分布远离错误的历史信息，靠近正确的历史信息，迫使学生网络学习到更优质的特征，从而在对图像进行分类时得到更准确的分类结果。
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公开(公告)号：CN112287963B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202010959625.6
申请日：2020-09-14
Applicant: 江南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种分类器热启动训练机制下的小样本目标检测方法，属于目标检测技术领域。首先在源域大规模数据集上训练源域检测网络。然后构建一个使用生成式背景抑制正则项网络的目标域检测网络，在训练目标域检测网络时采用了分类器热启动训练机制，即先只训练似物性检测网络，直到训练满足一定条件后激活分类器的参数更新。目标域网络训练时，需要使用源域网络分类器作为适配器，通过适配器将源域网络的知识迁移到目标域网络中来。实验结果显示本发明方法检测精度良好，训练用时少，可以满足任务需求。
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公开(公告)号：CN112287963A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202010959625.6
申请日：2020-09-14
Applicant: 江南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种分类器热启动训练机制的小样本目标检测方法，属于目标检测技术领域。首先在源域大规模数据集上训练源域检测网络。然后构建一个使用生成式背景抑制正则项网络的目标域检测网络，在训练目标域检测网络时采用了分类器热启动训练机制，即先只训练似物性检测网络，直到训练满足一定条件后激活分类器的参数更新。目标域网络训练时，需要使用源域网络分类器作为适配器，通过适配器将源域网络的知识迁移到目标域网络中来。实验结果显示本发明方法检测精度良好，训练用时少，可以满足任务需求。
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公开(公告)号：CN209947063U
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201920905622.7
申请日：2019-06-14
Applicant: 江南大学
IPC: G08B21/02
Abstract: 本申请提供了一种儿童安全手环，包括第一手环、第二手环、连接第一手环和第二手环的伸缩绳，第一手环包括带状的第一手环本体，所述的第一手环本体的两端部分别连接有锁扣和锁销，第二手环上设置有一磁铁，所述的锁扣包括锁扣本体、弹簧、铁环、多个钢珠，锁扣本体开设有一圆柱形腔体，腔体的一端设有一通孔，弹簧、铁环和钢珠位于所述的腔体内，所述的锁销包括底座、安装在底座上的销钉，销钉沿其周向设有一凹环，所述的销钉通过所述的通孔插入所述的腔体内，所述的弹簧及所述的铁环套设在所述的销钉上，且所述的弹簧的一端部连接在所述的腔体的底部，弹簧的另一端部连接所述的铁环，所述的铁环的远离所述的弹簧的一端设置有多个所述的钢珠。
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