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  • 本发明的高分辨率图像分类模型的模型提取训练方法、装置、终端及介质, 涉及计算机技术领域。该方法包括:确定具备目标模型部分知识的初始模型为待训练模型, 构建不含确定出的已查询样本的查询样本集, 用多重协同筛选机制筛选未查询样本集;用筛选出的目...
  • 本申请涉及机器学习技术领域, 公开了一种特征拆解与压缩方法、装置、设备及存储介质, 该方法包括:获取待预测图像数据的初始特征, 基于混合专家网络确定下游预测任务对应的专家激活权重, 通过混合专家网络中的多个专家网络对初始特征进行处理, 生成...
  • 本申请公开了一种图像生成的模型训练方法, 用于提升模型生成图像的准确性。本申请方法包括:获取初始数据;从初始数据中获取语义信息并对语义信息进行分析, 得到语义特征;对语义信息对应的初始图像中人体动作进行分析, 得到姿态特征;获取初始图像中与...
  • 本发明公开了一种住区地下管线正演数据增强方法, 包括:对WGAN‑GP模型进行改进:采用U‑net++作为生成器的主干网络, 采用SwinTransformer模块作为判别器的特征提取模块, 并且在损失函数中引入结构相似性损失, 得到地下管...
  • 本发明实施例提供一种数据制备方法、装置、电子设备及存储介质, 该方法包括:将输入视频切割为至少一个仅包含单一句子的短视频;对短视频进行人脸检测, 识别短视频中的人物信息;将短视频对应的语音信息与人物信息进行匹配, 确定出短视频对应的发音人物...
  • 本发明公开一种基于深度注意力和类不平衡伪标签增强的半监督遥感图像变化检测方法, 包括遥感图像数据集预处理;构建半监督遥感图像变化检测模型, 包括深度注意力模块和类不平衡伪标签增强模块, 深度注意力模块通过结合通道和空间注意力, 增强模型学习...
  • 本发明提出一种基于信息增益优化的模型数据加固优化方法及装置, 属于无人驾驶和机器学习领域。其中, 所述方法包括:将可作为智能模型输入数据的数据点组成候选数据池;在每个数据点选取轮次到来时, 从当前候选数据池中搜索使得信息增益度量准则估计结果...
  • 本发明公开了一种隐私增强的概率分布匹配数据蒸馏方法及装置, 获取原始图像数据集和前一迭代轮次更新的合成图像数据集;对原始图像数据集和合成图像数据集进行特征提取, 得到原始图像特征和合成图像特征;根据当前迭代轮次的噪声数据对原始图像特征进行隐...
  • 本发明公开了一种基于检测反馈的对抗扩散式假正性结果样本合成方法, 该方法包括:获取包含局部异常增殖灶的目标图像及其对应的二值化掩码;使用去噪扩散概率模型DDPM作为样本合成器框架, 对目标图像添加高斯噪声生成噪声图像, 并利用二值化掩码屏蔽...
  • 本发明公开了基于AI视觉分析的猪排便位置训练方法, 涉及畜牧业管理技术领域;为了解决现有技术存在的问题;具体包括如下步骤:实时监控猪舍内全景图像, 并作图像后处理;对猪舍内猪只进行排便行为预测;根据预测的猪只行为安全性类别, 智能控制驱赶装...
  • 本发明公开了一种基于盲道场景数据蒸馏的多模态端侧导盲大模型训练方法。该方法通过通域多模态感知大模型和深度估计大模型协同蒸馏, 自动生成盲道场景标注数据用于训练端侧导盲大模型。在目标检测数据蒸馏与训练中, 构建盲道场景图像数据集, 设计结构化...
  • 本发明涉及一种基于人类视觉优化的低可感知对抗样本生成方法, 属于人工智能安全领域。针对现有对抗样本扰动易被肉眼察觉的问题, 本方法通过初始化图像、目标模型及扰动参数后, 构建融合分类损失与感知约束的综合目标函数进行迭代优化。具体包括:通过视...
  • 本发明公开了一种基于布局模板引导的扩散模型芯片图像生成方法, 获取真实芯片布局图及其对应的布局模板图;基于扩散模型的前向扩散过程, 对真实芯片布局图进行加噪得到噪声图像;将同一张真实芯片布局图生成的不同噪声步长的噪声图像与对应的布局模板图作...
  • 本发明提供了一种基于深度学习的工业缺陷图像生成系统和方法, 涉及人工智能技术领域。通过在缺陷图像生成模块中集成有缺陷形态自适应模块、物理属性调制模块和多机制融合模块;基于预先构建的生成网络模型根据缺陷类型标签动态选择特征提取单元, 生成缺陷...
  • 本申请涉及一种基于大模型微调的车端检测模型训练方法及装置, 所述方法包括步骤:根据包含检测目标的已标注数据集对大规模预训练神经网络训练并冻结其骨干网络;利用车端检测模型实时获取当前车辆周边环境的第一样本集合;根据冻结的大规模预训练神经网络对...
  • 本发明提供一种基于人机协作数据调试的人工智能模型优化方法, 包括:(1)可解释的数据缺陷挖掘;以自动化可解释性算法对错误预测进行归因, 再通过人类标注任务, 标注“混杂概念”与“可靠概念”, 以描述“模型学到了什么”, 以及“模型应该关注什...
  • 本申请涉及一种模型训练方法、装置及存储介质, 所述方法包括:将样本数据输入至多任务通解器, 得到多个任务预测结果;针对任一所述任务预测结果, 确定所述任务预测结果与对应的标签之间的任务损失;根据所述任务损失对所述多任务通解器进行训练, 并在...
  • 本发明公开了一种基于图文多模态学习的中国兰全生长周期病虫害识别方法, 包括:构建中国兰目标检测数据集训练YOLO11x模型;利用通用植物病虫害图文数据集训练预训练模型;基于中国兰病虫害数据微调预训练模型, 得到多模态识别模型;采用剪枝‑量化...
  • 本发明提供的一种深度标签数据生成方法、装置、存储介质及电子设备, 应用于自动驾驶技术领域。本发明利用当前帧图像的点云数据进行融合生成稠密点云, 将稠密点云转换为体素图, 提取相对深度图中的目标轮廓。运用体素射线透视算法滤除遮挡点云, 得到增...
  • 本发明涉及一种针对深度学习的视频SAR运动目标训练集构建方法, 包括;对视频SAR数据进行分帧处理, 选取一部分数据作为训练集的背景, 将训练集中的运动目标去除并填充噪声背景, 得到去除目标的视频SAR实测图像, 并通过数据增强处理, 扩充...
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