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公开(公告)号：CN115064155B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210652586.4
申请日：2022-06-09
Applicant: 福州大学
IPC: G10L15/06 , G10L15/26 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及一种基于知识蒸馏的端到端语音识别增量学习方法及系统，该方法首先将语音识别模型初始化为教师模型和学生模型；编码器的目标函数的第一部分是对教师、学生模型的编码器的输出概率分布做KL散度，第二部分是利用Grad‑cam++方法由教师、学生模型的编码器的输出生成各自的注意力图，并对注意力图做转移；同理，计算解码器的目标函数，然后将产生的loss进行线性组合并在原有训练策略的配合下训练学生模型；同时基于文本聚类思想对旧数据集的标签聚类，在每个类中抽取少量旧数据加入新数据集中训练学生模型。该方法及系统有利于在不接触或仅少量接触旧数据集的前提下解决灾难性遗忘的问题，实现模型在小数据集上快速微调收敛进而节约时间和计算成本。
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公开(公告)号：CN112904620A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110107547.1
申请日：2021-01-27
IPC: G02F1/1337
Abstract: 本发明提出一种双畴光配向LCD光路系统，包括：光源模组，用于提供入射方向不同的两组双畴配向光源；掩膜版模组，包括:带有透光区和非透光区的掩膜版；待配向基板，包括：两组不同配向角的配向区；所述配向角与双畴配向光源的入射方向相对应；每个所述透光区对应待配向基板的一个显示像素，每个所述显示像素包括两个不同配向角的配向区；所述掩膜版设置于待配向基板与光源模组之间，且掩膜版的透光区的中心位置在待配向基板上的投影位于同一个显示像素中两个配向区的中间。旨在解决在双畴光配向过程中掩膜版的对位误差问题以及减少曝光次数增加产能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114913085A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210480598.3
申请日：2022-05-05
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于灰度提升的双路卷积低光照图像增强方法，在监督学习条件下，首先通过单路灰度增强网络将输入的低光照RAW图像转换为增强后的单通道灰度图。将长曝光条件下RAW图通过后处理得到彩色RGB图像以及转换后的灰度图像作为单路灰度增强网络的参考图。根据Retinex理论对低光照图像的光照信息进行增强再将其与物体反射的颜色信息进行融合，将增强后的单通道灰度图像与原始输入低光照单通道RAW图作为双路U‑Net融合增强网络输入，最后生成增强后的彩色三通道RGB图像。
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公开(公告)号：CN112904622B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110108678.1
申请日：2021-01-27
IPC: G02F1/1337
Abstract: 本发明涉及一种液晶显示三畴配向层的光配向方法。该方法包括：将待配向基板装载在装载平台上；其中，待配向基板包括三组不同配向角的配向区，待配向基板的每个显示像素包括三个不同配向角的配向区；调整掩膜版，以使掩膜版的透光区在待配向基板的投影位于同一个显示像素中间的配向区；维持掩膜版与待配向基板相对位置不变，打开光源模组并产生入射方向不同的三组三畴配向光源，使三组三畴配向光源在同一时间透过掩膜版的透光区投射到不同组别的配向区。本发明不仅解决了三畴光配向过程中对位问题，保证了配向的精准度，也可以提高配向效率。
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公开(公告)号：CN114913085B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210480598.3
申请日：2022-05-05
Applicant: 福州大学
IPC: G06T5/90 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出一种基于灰度提升的双路卷积低光照图像增强方法，在监督学习条件下，首先通过单路灰度增强网络将输入的低光照RAW图像转换为增强后的单通道灰度图。将长曝光条件下RAW图通过后处理得到彩色RGB图像以及转换后的灰度图像作为单路灰度增强网络的参考图。根据Retinex理论对低光照图像的光照信息进行增强再将其与物体反射的颜色信息进行融合，将增强后的单通道灰度图像与原始输入低光照单通道RAW图作为双路U‑Net融合增强网络输入，最后生成增强后的彩色三通道RGB图像。
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公开(公告)号：CN115064155A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210652586.4
申请日：2022-06-09
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于知识蒸馏的端到端语音识别增量学习方法及系统，该方法首先将语音识别模型初始化为教师模型和学生模型；编码器的目标函数的第一部分是对教师、学生模型的编码器的输出概率分布做KL散度，第二部分是利用Grad‑cam++方法由教师、学生模型的编码器的输出生成各自的注意力图，并对注意力图做转移；同理，计算解码器的目标函数，然后将产生的loss进行线性组合并在原有训练策略的配合下训练学生模型；同时基于文本聚类思想对旧数据集的标签聚类，在每个类中抽取少量旧数据加入新数据集中训练学生模型。该方法及系统有利于在不接触或仅少量接触旧数据集的前提下解决灾难性遗忘的问题，实现模型在小数据集上快速微调收敛进而节约时间和计算成本。
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公开(公告)号：CN112904622A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110108678.1
申请日：2021-01-27
IPC: G02F1/1337
Abstract: 本发明涉及一种液晶显示三畴配向层的光配向方法。该方法包括：将待配向基板装载在装载平台上；其中，待配向基板包括三组不同配向角的配向区，待配向基板的每个显示像素包括三个不同配向角的配向区；调整掩膜版，以使掩膜版的透光区在待配向基板的投影位于同一个显示像素中间的配向区；维持掩膜版与待配向基板相对位置不变，打开光源模组并产生入射方向不同的三组三畴配向光源，使三组三畴配向光源在同一时间透过掩膜版的透光区投射到不同组别的配向区。本发明不仅解决了三畴光配向过程中对位问题，保证了配向的精准度，也可以提高配向效率。
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