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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114331849B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210250052.9
申请日：2022-03-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明提出了一种跨模态核磁共振超分网络及图像超分辨率方法，通过引入T1WI核磁共振图像作为辅助信息重建高分辨率T2WI图像，实现不同模态之间的信息交流与互补，显著提高信息的融合能力，加强特征表达。将T2WI模态图像的低高频信息重建任务分而治之，利用卷积的局部感知特性及可变形网络的全局感知特性来加强网络对特征的感受能力，有效提升高频信息的重建效果。设计的模态间多头注意力模块，利用空间特征自相似性来有效融合特征非局部信息，有效提高模型泛化性。
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公开(公告)号：CN117152538B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311397429.4
申请日：2023-10-26
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06T5/70 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于类原型清洗去噪的图像分类方法及装置，所述方法包括以下步骤：获取图像样本并输入到图像分类模型生成伪类别标签，利用伪类别标签得到类原型；基于类原型将图像样本划分为干净图像样本与噪声图像样本，并利用干净图像样本对类原型进行更新；将噪声图像样本划分为分布内噪声图像样本和分布外噪声图像样本；利用干净图像样本、分布内噪声图像样本、以及图像样本对图像分类模型的参数进行更新，得到更新后的图像分类模型，将候选图像输入到更新后的图像分类模型，得到候选图像的类别结果。上述方案解决了噪声对含有噪声标签的图像分类任务精度低的问题。
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公开(公告)号：CN117132841A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311397430.7
申请日：2023-10-26
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种保守渐进的领域自适应图像分类方法和装置，包括：获取带有标签的源域图像、来自于目标域支持集的无标签的第一目标域图像、以及来自于目标域查询集的无标签的第二目标域图像；基于源域图像和第一目标域图像进行内循环更新分类器参数；基于源域图像和第二目标域图像进行外循环更新特征提取器参数；提取参数更新后的特征提取器和分类器组成图像分类模型，利用图像分类模型进行图像分类。这样在内循环中引入重放机制对分类器进行训练，在外循环中引入稀疏注意力机制对特征提取器进行训练，这样联合内外循环更新，延缓图像分类模型在不断进化的目标域中不断遗忘的情况，提升了特征提取器的提取准确性和分类器的分类准确性。
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公开(公告)号：CN116863270A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310821389.5
申请日：2023-07-05
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/22
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练的方法、装置、存储介质及电子设备。本说明书实施例在模型训练的过程中，可以通过使用不同尺寸的图像对模型进行模型训练，以提高最终训练后的模型对于不同尺寸的图像的物体检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115512169B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211395308.1
申请日：2022-11-09
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开了基于梯度和区域亲和力优化的弱监督语义分割方法及装置，本方法提出的基于视觉Transformer的弱监督语义分割框架，可以保留精确的图像结构信息，反映像素间长距离语义关联。本发明从自注意力模块中提取梯度加权的类相关物体定位图和区域亲和度关联图，用于优化通过Transformer分类网络生成的类激活图，可以有效扩大激活区域，并使用显著性约束提高激活区域的边界质量，缓解边界被错误划分现象，为分割模型提供高质量的物体定位图；在类激活图中广泛使用的二值交叉熵(BCE)损失使CAM中每个像素可以响应于同一感受野中出现的多个类别，是造成像素标注错误的重要原因。
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