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公开(公告)号：CN117063187A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202180095078.4
申请日：2021-12-09
申请人： JVC建伍株式会社
IPC分类号： G06N3/096 , G06N3/0464
摘要： 初始化率确定部(22)根据神经网络模型的层的深度来确定对第一任务的神经网络模型的权重进行初始化的第一初始化率。机器学习执行部对第一任务进行机器学习而生成第一任务的已学习神经网络模型。初始化部(26)基于第一初始化率对第一任务的已学习神经网络模型的权重进行初始化，生成用于在第二任务中使用的第一任务的已初始化学习神经网络模型。
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公开(公告)号：CN117813633A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202280055588.3
申请日：2022-05-24
申请人： JVC建伍株式会社
IPC分类号： G06V10/764 , G06T7/00 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N20/00
摘要： 基本类别选择部(20)针对输入数据，基于已学习基本类别的基本神经网络输出的嵌入矢量和基本类别的重心矢量来选择基本类别。持续学习部(50)使用已学习基本类别的追加神经网络，持续学习追加类别。追加类别选择部(40)针对输入数据，基于持续学习后的追加神经网络输出的嵌入矢量、基本类别和追加类别的重心矢量来选择追加类别。分类决定部(80)基于由基本类别选择部(20)所选择的基本类别和由追加类别选择部(40)所选择的追加类别，对输入数据进行类别分类。
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公开(公告)号：CN116615735A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202180084373.X
申请日：2021-12-09
申请人： JVC建伍株式会社
IPC分类号： G06N3/096 , G06N3/0464
摘要： 域适应数据充实度确定部(52)在通过第二域的训练数据对使用第一域的训练数据进行学习的神经网络的第一模型进行迁移学习时，基于第二域的训练数据数量来确定域适应数据充实度。学习层确定部(54)基于域适应数据充实度，确定复制了第一模型的第二模型的学习对象的层。迁移学习执行部(56)使用第二域的训练数据对第二模型的学习对象的层进行迁移学习。
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公开(公告)号：CN116806341A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202180074116.8
申请日：2021-12-09
申请人： JVC建伍株式会社
IPC分类号： G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/0464 , G06V10/82
摘要： 权重存储部(50)存储用于任务的特征检测的多个过滤器的权重。持续学习部(20)针对所输入的任务，持续学习多个过滤器的权重。过滤器控制部(40)在预定轮数的持续学习之后，将已学习任务的过滤器的权重与正在学习任务的过滤器的权重进行比较，并且提取权重相似度为预定阈值以上的重复过滤器作为任务之间的共享过滤器，将重复过滤器中的一个过滤器作为共享过滤器保留，并且对共享过滤器之外的过滤器的权重进行初始化。
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公开(公告)号：CN116057570A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202180056024.7
申请日：2021-02-01
申请人： JVC建伍株式会社
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 远红外线图像训练数据获取部(20)获取第一规定时间段的远红外线图像。可见光图像训练数据获取部(30)获取第二规定时间段的可见光图像。可见光图像生成模型学习部(40)将第一规定时间段的远红外线图像和第二规定时间段的可见光图像作为训练数据在对抗生成网络中进行机器学习，生成根据第一规定时间段的远红外线图像生成第二规定时间段的可见光图像的已学习的生成模型(60)。可见光图像生成模型学习部(40)还生成通过在对抗生成网络中进行机器学习来识别远红外线图像是否是在第一规定时间段拍摄到的远红外线图像的已学习的识别模型(70)。
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公开(公告)号：CN116368498A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202180074118.7
申请日：2021-12-09
申请人： JVC建伍株式会社
IPC分类号： G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 权重存储部(50)存储用于任务的特征检测的多个过滤器的权重。持续学习部(20)针对输入的任务，持续学习多个过滤器的权重。过滤器处理部(30)在学习一个任务后的多个过滤器中，对于预定比例的过滤器为了使其不被用于其他任务的学习中而锁定权重，对于除此以外的过滤器，为了将其用于其他任务的学习中，而将权重初始化。比较部(40)对学习两个以上任务后的多个过滤器的权重进行比较，并且提取权重相似度为预定阈值以上的重复过滤器作为任务之间的共享过滤器，将重复过滤器中的一个过滤器保留为共享过滤器，并且对共享过滤器之外的过滤器的权重进行初始化。
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公开(公告)号：CN116348888A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202180070930.2
申请日：2021-10-07
申请人： JVC建伍株式会社
摘要： 域适应度确定部(52)基于神经网络的第一模型来推断第二域的图像时的推断精度，来确定域适应度，所述第一模型是将第一域的图像用作训练数据而学习的。学习层确定部(54)基于域适应度，确定复制了第一模型的第二模型的学习对象的层。迁移学习执行部(56)使用第二域的图像作为训练数据来对第二模型的学习对象的层进行迁移学习。
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公开(公告)号：CN114556423A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202080071726.8
申请日：2020-07-22
申请人： JVC建伍株式会社
发明人： 杨尹诚
摘要： 第一物体检测部(30)在非快速处理模式中，从拍摄图像中检测物体，并输出物体位置信息。切换部(20)在由第一物体检测部(30)输出了物体位置信息的情况下，切换为快速处理模式。图像裁剪部(40)在快速处理模式中，基于从第一物体检测部(30)输出的物体位置信息，从拍摄图像中提取裁剪图像。第二物体检测部(60)从裁剪图像中检测物体，并输出物体位置信息。伸出判定部(70)判定由第二物体检测部(60)检测出的物体是否从裁剪图像伸出。切换部(20)在判定为由第二物体检测部(60)检测出的物体从裁剪图像伸出的情况下，切换为非快速处理模式。
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