公开(公告)号：CN117994577A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410132820.X

申请日：2024-01-30

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 刘欣刚 ,  刘昊煜 ,  吴少智 ,  苏涵 ,  冯承霖 ,  张立澄 ,  彭伟航

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/52

Abstract: 本发明公开了一种基于双通道特征提取网络的数据处理方法，包括：将获取到的待处理数据输入至预先训练得到的目标网络模型中进行数据分析处理；其中，目标网络模型中包括第一特征提取网络和第二特征提取网络；基于第一特征提取网络对待处理数据进行特征提取，得到第一待融合特征；以及基于第二特征提取网络对待处理数据进行处理，得到包括空洞的第二待融合特征；对第一待融合特征和第二待融合特征融合处理，得到多尺度特征，并基于多尺度特征确定注意力矩阵；基于注意力矩阵和预先设定的随机概率值，确定目标特征；通过对目标特征分析处理，确定与待处理数据相对应的数据处理结果。解决了模型过拟合的问题，提高模型预测准确度。

公开(公告)号：CN117994607A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410130601.8

申请日：2024-01-30

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 刘欣刚 ,  宫昊宇 ,  吴少智 ,  苏涵 ,  冯承霖 ,  张立澄 ,  彭伟航

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种视觉自注意力模型的训练方法，通过在视觉自注意力模型的主干网络中添加通道注意力机制；训练视觉自注意力模型，包括：获取多个训练样本；将当前训练样本中的输入样本输入至视觉自注意力模型中，确定多个特征向量；为多个特征向量拼接分类头向量以及可学习位置向量，得到待输入特征向量；将待输入特征向量输入至视觉编码器，得到待融合特征信息；基于多层感知机对待融合特征信息进行处理，得到预测结果；基于当前训练样本重复执行确定预测结果的次数达到预设次数阈值，将下一训练样本作为当前训练样本，直至视觉自注意力模型的准确率达到预设准确率阈值，提升了视觉自注意力模型对训练样本的学习能力，抑制模型的过拟合现象。

公开(公告)号：CN117952834A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410128157.6

申请日：2024-01-30

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 刘欣刚 ,  罗咏涛 ,  吴少智 ,  苏涵 ,  冯承霖 ,  张立澄 ,  彭伟航

IPC: G06T3/4076 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法。具体方案为：获取第一分辨率图像；将第一分辨率图像输入至图像重构模型中进行分辨率调整处理，以得到与第一分辨率图像相对应的第二分辨率图像；其中，第一分辨率图像的分辨率低于第二分辨率图像的分辨率，图像重构模型中包括混合注意力模块，图像重构模型在训练阶段的损失值包括正交解耦模块确定的正交损失和基于分配权重矩阵确定的损失；输出第二分辨率图像。本发明利用图像重构模型对第一分辨率图像进行处理，获得第二分辨率图像，保证了第二分辨率图像的质量，提高了图像处理的准确率。

公开(公告)号：CN117216637A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311181203.0

申请日：2023-09-08

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 刘欣刚 ,  冯承霖 ,  吴少智 ,  詹雨飞 ,  彭伟航

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种分类预测模型的训练方法及装置。其中，该方法包括：获取初始训练数据集，基于初始训练数据集对初始分类预测模型进行训练，得到初步分类预测模型；将待学习的增量训练数据输入至初步分类预测模型的特征提取模块中，得到增量特征嵌入向量；基于与增量训练数据对应的旋转矩阵对增量特征嵌入向量进行修正，得到待识别特征向量；将待识别特征向量输入至初步分类预测模型中的分类预测模块中，基于分类预测模块的输出结果对初步分类预测模型的模型参数进行调整，以得到目标分类预测模型。本发明实施例的技术方案，实现了对在分类预测模型学习增量数据时出现的灾难性遗忘问题的抑制，提高了目标分类预测模型的泛化能力和预测准确率。

公开(公告)号：CN117036384A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311059057.4

申请日：2023-08-21

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 吴少智 ,  李寒 ,  彭伟航 ,  林锦峰 ,  刘欣刚 ,  苏涵

IPC: G06T7/11 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/09 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明实施例公开了一种医学图像分割方法、装置、设备和存储介质，其中，方法包括：获取待分割医学图像；将所述待分割医学图像输入至目标医学图像分割模型中，得到所述待分割医学图像的分割结果；其中，所述目标医学图像分割模型是通过自监督和有监督的方式训练得到的模型。本发明实施例的技术方案解决了现有医学图像分割模型多采用有标签的样本图像训练获得，模型训练效率不足，医学图像分割模型的鲁棒性不足，图像分割的准确性不足的问题，可以通过自监督和有监督的方式训练得到医学图像分割模型，在提高模型训练效率的同时，提高医学图像分割模型的鲁棒性，进而提高图像分割的准确性。