公开(公告)号：CN113326837B

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202110673756.2

申请日：2021-06-17

申请人： 郑州大学

发明人： 姜晓恒 ,  徐明亮 ,  吴欣怡 ,  崔丽莎 ,  吕培 ,  周兵 ,  郭毅博

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了基于深度学习的飞机挂架检测方法以及终端设备；包括步骤：构建模型，训练模型包括前后级联的多个卷积模块，在第一卷积模块之后，至少有一个卷积模块的输入端和输出端之间设置有短连接通道，短连接通道的输出特征与卷积模块的输出特征通过加法器进行特征汇聚，汇聚的结果输入到下一个卷积模块；模型收敛，对训练模型进行训练，获得收敛模型；挂架检测，将获取的飞机的图像数据输入到收敛模型，由收敛模型输出与飞机上的挂架相适配的预测框。通过短连接通道和跳跃连接通道将卷积模块的输出特征进行汇聚，能够将底层特征汇聚到深层特征中，达到更优的特征表示，提升训练模型对飞机挂架检测的性能。准确的检测出图像数据中的挂架。

公开(公告)号：CN116955617A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310913092.1

申请日：2023-07-20

申请人： 郑州大学

发明人： 徐明亮 ,  刘允 ,  姜晓恒 ,  卢洋 ,  崔丽莎

IPC分类号： G06F16/35 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的纺织品关系抽取方法，包括步骤：第一步，获取纺织品领域非结构化文本数据，对文本数据进行预处理形成数据集，关系分类器利用神经网络对数据集进行特征提取，计算反向交叉熵；第二步，利用反向交叉熵计算对称交叉熵，并作为关系分类器的损失函数；第三步，使用两个相互独立、结构相同的关系分类器，并分别运用各自的损失函数进行训练，计算各自的损失后再计算两者的总分类损失；第四步，计算关于两个关系分类器预测概率之间的总对称交叉熵，将其作为共正则项与总分类损失组成联合损失，并运用联合损失分别对两个关系分类器进行训练。该方法不仅能降低噪声标签的影响，还能提高分类精确度，具有良好的关系抽取性能。

公开(公告)号：CN113326837A

公开(公告)日：2021-08-31

申请号：CN202110673756.2

申请日：2021-06-17

申请人： 郑州大学

发明人： 姜晓恒 ,  徐明亮 ,  吴欣怡 ,  崔丽莎 ,  吕培 ,  周兵 ,  郭毅博

IPC分类号： G06K9/20 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了基于深度学习的飞机挂架检测方法以及终端设备；包括步骤：构建模型，训练模型包括前后级联的多个卷积模块，在第一卷积模块之后，至少有一个卷积模块的输入端和输出端之间设置有短连接通道，短连接通道的输出特征与卷积模块的输出特征通过加法器进行特征汇聚，汇聚的结果输入到下一个卷积模块；模型收敛，对训练模型进行训练，获得收敛模型；挂架检测，将获取的飞机的图像数据输入到收敛模型，由收敛模型输出与飞机上的挂架相适配的预测框。通过短连接通道和跳跃连接通道将卷积模块的输出特征进行汇聚，能够将底层特征汇聚到深层特征中，达到更优的特征表示，提升训练模型对飞机挂架检测的性能。准确的检测出图像数据中的挂架。