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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111415221B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010193933.2
申请日：2020-03-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及关于服装推荐的特征研究领域，特别涉及一种基于可解释性卷积神经网络的服装推荐方法、装置及终端，所述方法包括对图像进行预处理，将预处理后的图像分为训练集和验证集；构建卷积神经网络，并构建特征矩阵来提取采集的图像的服装特征；利用训练集对卷积神经网络进行端到端的迭代训练；用户将图片输入完成训练的卷积神经网络，卷积神经网络即可输出该图片的特征图，并将与用户输入图片特征图一致的服装推荐给用户；本发明将推荐服装的特征进行了可视化话，让客户明确的所喜欢的是服装上哪种特征，从而在为客户推送服装时能够更加准确，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN111414954B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010188033.9
申请日：2020-03-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种岩石图像检索方法，包括：实时获取图像数据，将图像数据输入到训练好的深度学习网络模型中，得到检索的结果图；所述述深度学习网络模型的训练过程包括：利用已收集的图像数据构建岩石图像数据集；将数据集输入到网络中，通过空间转移模块处理后，使网络能够主动地在空间上转换特征映射；将处理后的数据输入多粒度网络中，计算模型的总损失函数和mAP值，经过多次计算，当损失函数趋于稳定，且mAP值达到峰值时，完成深度学习网络模型的训练；本发明避免了仅利用表征对岩石图像进行分类，同时对岩石图像的细粒度特征有更精确的提取，有助于在有杂物遮挡、样本数量较少和质量较低、信息缺失等情况下提高岩石图像的检索准确率。
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公开(公告)号：CN111415221A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010193933.2
申请日：2020-03-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及关于服装推荐的特征研究领域，特别涉及一种基于可解释性卷积神经网络的服装推荐方法、装置及终端，所述方法包括对图像进行预处理，将预处理后的图像分为训练集和验证集；构建卷积神经网络，并构建特征矩阵来提取采集的图像的服装特征；利用训练集对卷积神经网络进行端到端的迭代训练；用户将图片输入完成训练的卷积神经网络，卷积神经网络即可输出该图片的特征图，并将与用户输入图片特征图一致的服装推荐给用户；本发明将推荐服装的特征进行了可视化话，让客户明确的所喜欢的是服装上哪种特征，从而在为客户推送服装时能够更加准确，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN112926602A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110300802.4
申请日：2021-03-22
Applicant: 重庆邮电大学
Inventor： 金书季
Abstract: 本发明属于岩石图像处理方法，具体涉及一种基于可视化算法的岩石岩性分析方法、装置及设备；其中方法包括利用卷积神经网络输出岩石图像的分类结果；训练调整卷积神经网络的第一权重参数；测试输出岩石图像分类的第一准确率；将待测岩石图像输入到卷积神经网络中，当待测岩石图像分类的第二准确率达到第一准确率时，输出当前卷积神经网络中的第一权重参数；将待测岩石图像和第一权重参数导入可视化算法中，输出该待测岩石图像的热力分布图；通过该热力分布图得出待测岩石图像中与分类结果相关的特征信息，将热力分布图与原始的待测岩石图像进行对比，分析出该岩石的特性；本发明进一步利用可解释性机器学习的方法分析卷积神经网络提取的特征信息。
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公开(公告)号：CN111414954A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010188033.9
申请日：2020-03-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种岩石图像检索方法，包括：实时获取图像数据，将图像数据输入到训练好的深度学习网络模型中，得到检索的结果图；所述述深度学习网络模型的训练过程包括：利用已收集的图像数据构建岩石图像数据集；将数据集输入到网络中，通过空间转移模块处理后，使网络能够主动地在空间上转换特征映射；将处理后的数据输入多粒度网络中，计算模型的总损失函数和mAP值，经过多次计算，当损失函数趋于稳定，且mAP值达到峰值时，完成深度学习网络模型的训练；本发明避免了仅利用表征对岩石图像进行分类，同时对岩石图像的细粒度特征有更精确的提取，有助于在有杂物遮挡、样本数量较少和质量较低、信息缺失等情况下提高岩石图像的检索准确率。
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