公开(公告)号：CN112561785A

公开(公告)日：2021-03-26

申请号：CN202011517955.6

申请日：2020-12-21

Applicant: 东华大学

Inventor： 王直杰 ,  唐雪嵩 ,  赵鸣博 ,  董爱华

IPC: G06T3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于风格迁移的丝绸文物图像数据扩充方法，针对图片风格迁移人工困难的问题，利用深度学习中的生成对抗网络来进行风格迁移，将原始风格图和专家修复后图送入对抗网络，通过融合两种不同类型的原始、复原的风格特征，来更好的进行风格迁移，所得迁移后图像适于保存，并且对受制于数据条件限制的各种绘画、艺术品的样本数据扩增，应用于艺术品创造、绘画生成和样本数据扩增。

公开(公告)号：CN111177376B

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN201911302047.2

申请日：2019-12-17

Applicant: 东华大学

Inventor： 马强 ,  赵鸣博 ,  孔维健 ,  王晓峰 ,  孙嘉瞳 ,  邓开连

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及一种基于BERT与CNN层级连接的中文文本分类的方法，主要用于解决中文文本的情感分析、核心句子识别、关系识别等文本分类问题。本发明中使用CNN模型与BERT模型进行层级连接，得到新的模型BERT‑CNN。BERT‑CNN模型由于加入CNN模型，可以对BERT模型提取到的句子特征进一步提取，获得更加有效的句子语义表示。因此，在文本分类任务中，可以获得更好的分类效果。

公开(公告)号：CN112561785B

公开(公告)日：2021-11-16

申请号：CN202011517955.6

申请日：2020-12-21

Applicant: 东华大学

Inventor： 王直杰 ,  唐雪嵩 ,  赵鸣博 ,  董爱华

IPC: G06T3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于风格迁移的丝绸文物图像数据扩充方法，针对图片风格迁移人工困难的问题，利用深度学习中的生成对抗网络来进行风格迁移，将原始风格图和专家修复后图送入对抗网络，通过融合两种不同类型的原始、复原的风格特征，来更好的进行风格迁移，所得迁移后图像适于保存，并且对受制于数据条件限制的各种绘画、艺术品的样本数据扩增，应用于艺术品创造、绘画生成和样本数据扩增。

公开(公告)号：CN111737512B

公开(公告)日：2021-11-12

申请号：CN202010498104.5

申请日：2020-06-04

Applicant: 东华大学

Inventor： 赵鸣博 ,  沙晟涛

IPC: G06F16/583 ,  G06K9/62 ,  G06F16/55 ,  G06F16/54

Abstract: 本发明涉及一种基于深度特征区域融合的丝绸文物图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤：采用深度学习全局特征提取方式对丝绸文物图像进行分类学习；采用神经网络可视化的方式对某一类别的丝绸文物图像对应的激活区域进行选择，进而实现检索目标定位；通过区域特征融合的方式，将涉及到目标区域的特征进行融合作为该目标的局部描述符；选择与用户请求图片的特征距离最近的那一类丝绸文物图像进行检索。本发明针对丝绸文物图像检索目标通常只占很小一部分的特点，通过融合深度特征提取与候选检索区域的方式，可以对检索目标进行精确定位和细粒度特征提取，从而提升丝绸文物图像检索性能，实现丝绸文物图像的小目标检索。

公开(公告)号：CN111737512A

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN202010498104.5

申请日：2020-06-04

Applicant: 东华大学

Inventor： 赵鸣博 ,  沙晟涛

IPC: G06F16/583 ,  G06K9/62 ,  G06F16/55 ,  G06F16/54

Abstract: 本发明涉及一种基于深度特征区域融合的丝绸文物图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤：采用深度学习全局特征提取方式对丝绸文物图像进行分类学习；采用神经网络可视化的方式对某一类别的丝绸文物图像对应的激活区域进行选择，进而实现检索目标定位；通过区域特征融合的方式，将涉及到目标区域的特征进行融合作为该目标的局部描述符；选择与用户请求图片的特征距离最近的那一类丝绸文物图像进行检索。本发明针对丝绸文物图像检索目标通常只占很小一部分的特点，通过融合深度特征提取与候选检索区域的方式，可以对检索目标进行精确定位和细粒度特征提取，从而提升丝绸文物图像检索性能，实现丝绸文物图像的小目标检索。

公开(公告)号：CN111177376A

公开(公告)日：2020-05-19

申请号：CN201911302047.2

申请日：2019-12-17

Applicant: 东华大学

Inventor： 马强 ,  赵鸣博 ,  孔维健 ,  王晓峰 ,  孙嘉瞳 ,  邓开连

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于BERT与CNN层级连接的中文文本分类的方法，主要用于解决中文文本的情感分析、核心句子识别、关系识别等文本分类问题。本发明中使用CNN模型与BERT模型进行层级连接，得到新的模型BERT-CNN。BERT-CNN模型由于加入CNN模型，可以对BERT模型提取到的句子特征进一步提取，获得更加有效的句子语义表示。因此，在文本分类任务中，可以获得更好的分类效果。