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公开(公告)号：CN103649883B
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201280034049.8
申请日：2012-07-10
Applicant: 富士胶片株式会社
CPC classification number: H05K1/0298 , B32B7/02 , B32B15/02 , B32B15/08 , B32B27/302 , B32B27/32 , B32B27/40 , B32B2307/202 , B32B2307/412 , B32B2307/418 , B32B2457/208 , G06F1/1692 , G06F3/044 , G06F2203/04103 , G06F2203/04111
Abstract: 本发明涉及：导电片及其制造方法、触摸屏以及显示装置。在本发明中，衬底(12)相对于第一保护层(26a)的相对折射率，和/或衬底(12)相对于第二保护层(26b)的相对折射率是0.86至1.15。第一衬底(12a)相对于第一保护层(26a)的相对折射率，和/或第二衬底(12b)相对于第二保护层(26b)的相对折射率是0.86至1.15。
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公开(公告)号：CN113168713B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN201980081724.4
申请日：2019-10-31
Applicant: 富士胶片株式会社
Inventor： 涌井隆史
IPC: G06T7/62 , G06T7/10 , G06N20/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种可以抑制用于实施语义分割的机器学习模型的类别的判别精度降低的小批量学习装置及其工作程序、工作方法及图像处理装置。若启动工作程序，小批量学习装置的CPU作为计算部、确定部、更新部发挥作用。计算部计算小批量数据中的多个类别中每个类别的面积比例。确定部确定面积比例低于设定值的稀有类别。更新部使得在确定部中确定有稀有类别时的机器学习模型的更新程度小于在确定部中未确定稀有类别时的更新程度。
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公开(公告)号：CN102822829B
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201180017363.0
申请日：2011-03-28
Applicant: 富士胶片株式会社
CPC classification number: G03F7/20 , H01B13/003 , H05K9/0086
Abstract: 本发明涉及一种将包含线材的网格图案设置在基材上的导电性膜的制造方法、导电性膜及记录介质。基于被选择的多个位置(SD)，生成表示网格图案(M、M1、M2)的模样的图像数据(Img、ImgInit、ImgTemp、ImgTemp′)，并基于该图像数据(Img、ImgInit、ImgTemp、ImgTemp′)，针对网格图案(M、M1、M2)的杂讯特性算出定量化后的评价值(EVP)。基于算出的所述评价值(EVP)及规定的评价条件，决定一个图像数据(Img)作为输出用图像数据(ImgOut)。
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公开(公告)号：CN103649883A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201280034049.8
申请日：2012-07-10
Applicant: 富士胶片株式会社
CPC classification number: H05K1/0298 , B32B7/02 , B32B15/02 , B32B15/08 , B32B27/302 , B32B27/32 , B32B27/40 , B32B2307/202 , B32B2307/412 , B32B2307/418 , B32B2457/208 , G06F1/1692 , G06F3/044 , G06F2203/04103 , G06F2203/04111
Abstract: 本发明涉及：导电片、触摸屏、显示装置、用于制造所述导电片的方法以及记录介质。在本发明中，衬底(12)相对于第一保护层(26a)的相对折射率，和/或衬底(12)相对于第二保护层(26b)的相对折射率是0.86至1.15。第一衬底(12a)相对于第一保护层(26a)的相对折射率，和/或第二衬底(12b)相对于第二保护层(26b)的相对折射率是0.86至1.15。
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公开(公告)号：CN113196335B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN201980082352.7
申请日：2019-10-29
Applicant: 富士胶片株式会社
Inventor： 涌井隆史
Abstract: 本发明提供一种小批量学习装置及其工作程序和工作方法，小批量学习装置对用于实施以像素单元来判别图像内的多个类别的语义分割的机器学习模型赋予小批量数据来进行训练，所述小批量学习装置具备计算部、确定部及生成部。计算部计算成为小批量数据来源的学习用输入图像及注释图像中的、相对于整个注释图像的面积的多个类别中每个类别的第1面积比例。确定部确定第1面积比例低于第1设定值的稀有类别。生成部从学习用输入图像及注释图像生成小批量数据。生成部生成小批量数据中的稀有类别的第2面积比例为大于在计算部中计算出的第1面积比例的第2设定值以上的小批量数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113632138A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202080023922.8
申请日：2020-01-16
Applicant: 富士胶片株式会社
Inventor： 涌井隆史
Abstract: 本发明的图像处理装置具备：显示控制部，进行显示作为学习数据而提供给分割模型的学习用输入图像的控制，所述分割模型用于实施以像素单位来判别图像内的多个类别的语义分割；接受部，针对估计为学习用输入图像内的不同类别的多个估计区域的每一个，接受比估计区域小的尺寸的标记的输入；计算部，针对学习用输入图像内的多个分区的每一个，计算特征量；分类部，将多个分区的每一个的多个特征量分类为至少估计区域数量份的簇；及生成部，生成以可识别的方式将簇的分类结果反映到学习用输入图像中的标注候选图像。
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公开(公告)号：CN113168698A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201980081719.3
申请日：2019-10-31
Applicant: 富士胶片株式会社
Inventor： 涌井隆史
Abstract: 本发明提供一种可以抑制用于实施语义分割的机器学习模型的类别的判别精度降低的小批量学习装置及其工作程序和工作方法。若启动工作程序，则小批量学习装置的CPU作为计算部、确定部、评价部发挥作用。计算部计算小批量数据中的多个类别中每个类别的面积比例。确定部将面积比例低于设定值的稀有类别确定为校正对象类别。评价部使用损失函数来评价机器学习模型类别的判别精度。评价部使对稀有类别的损失值的权重大于对除了稀有类别以外的类别的损失值的权重来作为校正处理。
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公开(公告)号：CN102822829A
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201180017363.0
申请日：2011-03-28
Applicant: 富士胶片株式会社
CPC classification number: G03F7/20 , H01B13/003 , H05K9/0086
Abstract: 本发明涉及一种将包含线材的网格图案设置在基材上的导电性膜的制造方法、导电性膜及记录介质。基于被选择的多个位置(SD)，生成表示网格图案(M、M1、M2)的模样的图像数据(Img、ImgInit、ImgTemp、ImgTemp′)，并基于该图像数据(Img、ImgInit、ImgTemp、ImgTemp′)，针对网格图案(M、M1、M2)的杂讯特性算出定量化后的评价值(EVP)。基于算出的所述评价值(EVP)及规定的评价条件，决定一个图像数据(Img)作为输出用图像数据(ImgOut)。
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公开(公告)号：CN113168698B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN201980081719.3
申请日：2019-10-31
Applicant: 富士胶片株式会社
Inventor： 涌井隆史
Abstract: 本发明提供一种可以抑制用于实施语义分割的机器学习模型的类别的判别精度降低的小批量学习装置及其工作程序和工作方法。若启动工作程序，则小批量学习装置的CPU作为计算部、确定部、评价部发挥作用。计算部计算小批量数据中的多个类别中每个类别的面积比例。确定部将面积比例低于设定值的稀有类别确定为校正对象类别。评价部使用损失函数来评价机器学习模型类别的判别精度。评价部使对稀有类别的损失值的权重大于对除了稀有类别以外的类别的损失值的权重来作为校正处理。
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公开(公告)号：CN113196335A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201980082352.7
申请日：2019-10-29
Applicant: 富士胶片株式会社
Inventor： 涌井隆史
Abstract: 本发明提供一种小批量学习装置，其对用于实施以像素单元来判别图像内的多个类别的语义分割的机器学习模型赋予小批量数据来进行训练，所述小批量学习装置具备计算部、确定部及生成部。计算部计算成为小批量数据来源的学习用输入图像及注释图像中的、相对于整个注释图像的面积的多个类别中每个类别的第1面积比例。确定部确定第1面积比例低于第1设定值的稀有类别。生成部从学习用输入图像及注释图像生成小批量数据。生成部生成小批量数据中的稀有类别的第2面积比例为大于在计算部中计算出的第1面积比例的第2设定值以上的小批量数据。
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