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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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限定检索结果

文献类型

267 篇 专利
1 篇 学位论文

馆藏范围

268 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 工学
- 1 篇 机械工程

主题

1 篇 分段二值化
1 篇 人脸特征
1 篇 自动标注
1 篇 表情生成
1 篇 手动标注

机构

10 篇 中山大学
6 篇 浙江工业大学
5 篇 西安电子科技大学
4 篇 四川大学
4 篇 上海交通大学
4 篇 浙江大学
3 篇 桂林电子科技大学
3 篇 清华大学
3 篇 北京航空航天大学
3 篇 杭州师范大学
3 篇 腾讯科技有限公司
3 篇 华中农业大学
2 篇 华中科技大学
2 篇 北京金山安全软件...
2 篇 中国人民解放军国...
2 篇 沈阳东软智能医疗...
2 篇 中国科学院自动化...
2 篇 北京长木谷医疗科...
2 篇 东南大学
2 篇 福建自贸试验区厦...

作者

4 篇 安康
4 篇 王鹏
3 篇 王斌
3 篇 曹世华
3 篇 周凡
3 篇 王李冬
3 篇 胡克用
2 篇 陈岩
2 篇 雷印杰
2 篇 张曦
2 篇 张逸凌
2 篇 李玲玲
2 篇 石光明
2 篇 朱小安
2 篇 王勋
2 篇 谢雪梅
2 篇 李忠远
2 篇 丹尼尔·埃利斯
2 篇 王国华
2 篇 邱建平

语言

268 篇 中文

检索条件"主题词=手动标注"

共 268 条记录，以下是31-40 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于激光点云的光伏面板单体的自动提取方法和系统

一种基于激光点云的光伏面板单体的自动提取方法和系统

引用

作者：请求不公布姓名 100080 北京市海淀区东北旺北京中关村软件园孵化器2号楼三层2301-2308室

本发明公开一种基于激光点云的光伏面板单体的自动提取方法和系统，其中，基于激光点云的光伏面板单体的自动提取方法包括：使用三维激光雷达扫描目标光伏面板区域，得到目标光伏面板区域的点云数据；将目标光伏面板区域的点云数据输入... 详细信息

标准号: CN116129144A

本发明公开一种基于激光点云的光伏面板单体的自动提取方法和系统，其中，基于激光点云的光伏面板单体的自动提取方法包括：使用三维激光雷达扫描目标光伏面板区域，得到目标光伏面板区域的点云数据；将目标光伏面板区域的点云数据输入至神经网络面板分类模型中进行分类，提取得到光伏面板点云区域；根据预定聚类算法对光伏面板点云区域进行聚类，分别得到光伏面板点云区域中每一列光伏面板点云；根据每一列光伏面板点云中面板间空隙，对栅格化的光伏面板点云进行分割，提取得到光伏面板单体。本发明的技术方案能解决现有技术中手动标注各个光伏面板拍摄点导致的规划拍摄航线的工作量大，且容易出现漏检和误检的问题。

关键词：光伏面板点云点云数据自动提取激光点激光雷达扫描分类模型聚类算法神经网络手动标注中面板拍摄对栅聚类漏检误检工作量三维航线分割分类规划

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前置知识点的标注、题目推送方法、装置、设备及介质

前置知识点的标注、题目推送方法、装置、设备及介质

引用

作者：林鑫 510530 广东省广州市黄埔区云埔四路6号

本申请提供一种前置知识点的标注、题目推送方法、装置、设备及介质。前置知识点的标注方法包括：将采集的若干学生用户对各知识点的答题数据输入贝叶斯网络模型；基于答题数据对贝叶斯网络模型进行结构学习，获取第二知识点体系结构；... 详细信息

标准号: CN111897945B

本申请提供一种前置知识点的标注、题目推送方法、装置、设备及介质。前置知识点的标注方法包括：将采集的若干学生用户对各知识点的答题数据输入贝叶斯网络模型；基于答题数据对贝叶斯网络模型进行结构学习，获取第二知识点体系结构；其中，第二知识点体系结构标注有至少一个知识点和对应的前置知识点的关系。这样，可以自动完成各知识点的前置知识点的标注，一方面可以减少老师手动标注的时间成本和审核成本；另一方面，相比于相关技术中基于知识点本身的文本信息进行相似度计算来获得前置知识点的方法，本技术方案利用学生的答题数据反推知识点之间可能存在的前置关系，避免文本相似、实际没有直接关系的错标情况，提高标注的准确度。

关键词：知识点前置标注答题数据贝叶斯网络模型体系结构相似度计算时间成本手动标注文本信息学生用户直接关系自动完成准确度反推推送题目文本采集老师审核申请学生学习

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信息提取模型的训练方法、装置及电子设备

信息提取模型的训练方法、装置及电子设备

引用

作者：董国鹏冯丹桂文才邢闯锋朱卫威宗广辉赵威李金贝李辰黄林冲赖正首 450016 河南省郑州市管城回族区航海东路1225号

本申请属于信息处理领域，提出了一种信息模型的训练方法、装置及电子设备。该方法包括：对获取的第一样本数据集进行数据增广处理，得到增广后的第二样本数据集；将所述第二样本数据集中的文本数据转换为语义向量；将所述语义向量输入... 详细信息

标准号: CN113420533B

本申请属于信息处理领域，提出了一种信息模型的训练方法、装置及电子设备。该方法包括：对获取的第一样本数据集进行数据增广处理，得到增广后的第二样本数据集；将所述第二样本数据集中的文本数据转换为语义向量；将所述语义向量输入信息提取模型进行计算，输出字符所对应的信息类别，根据输出的信息类别与标定的信息类别的差异调整字符分类模型的参数，直到两者的差异符合预设的差异要求。通过将第二样本数据集中的文本数据转换为语义向量，可以消除了传统信息提取技术中的分词程序，使该模型能够适用于不同的语言种类，并且数据增强处理时不需要手动标注，可以更为充分利用小样本，高效的训练出可靠、鲁棒的信息提取模型。

关键词：样本数据语义向量文本数据信息类别装置及电子设备信息处理领域信息提取模型差异调整传统信息手动标注输出字符输入信息数据增强信息模型字符分类小样本转换标定分词鲁棒预设输出申请语言

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一种视频标注处理方法和装置

一种视频标注处理方法和装置

引用

作者：王嘉春 100088 北京市西城区新街口外大街28号D座112室(德胜园区)

本发明公开了一种视频标注处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。该方法包括：从指定视频中选取需要进行标注处理的帧；对于选取的一个帧，确定该帧图像中的实体对象；生成符合该帧图像中的实体对象的情绪状态的文本内容；将... 详细信息

标准号: CN108377418B

本发明公开了一种视频标注处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。该方法包括：从指定视频中选取需要进行标注处理的帧；对于选取的一个帧，确定该帧图像中的实体对象；生成符合该帧图像中的实体对象的情绪状态的文本内容；将文本内容标注到该帧图像中的实体对象的对应位置。通过本技术方案，对视频图像中标注与指定对象情绪对应的文本内容，使得视频展示的效果更加丰富，增加视频的趣味性，且不需要用户手动标注，满足用户的需求，提高用户的使用体验。

关键词：实体对象文本内容帧图像标注视频计算机可读存储介质对视频图像电子设备情绪状态视频标注视频展示手动标注情绪

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基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法和系统

基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法和系统

引用

作者：杨超伊郑建炜 310014 浙江省杭州市拱墅区潮王路18号

基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法和系统，该方法包括：S1.收集目标医学图像数据；S2.对收集到的图像数据进行去噪、调整尺寸和对比度增强；S3.对少量样本进行精确手动标注，然后利用半自动化工具扩展标注数据集；S4.通过图像... 详细信息

标准号: CN118096721A

基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法和系统，该方法包括：S1.收集目标医学图像数据；S2.对收集到的图像数据进行去噪、调整尺寸和对比度增强；S3.对少量样本进行精确手动标注，然后利用半自动化工具扩展标注数据集；S4.通过图像的随机变换增加图像样本的多样性；S5.使用深度卷积神经网络对图像进行特征提取；S6.应用改进的U‑Net模型对图像进行精细分割，识别出图像中的目标区域和背景；S7.采用Transformer模型进一步处理特征；S8.在训练集上训练模型，采用交叉验证技术评估模型的性能；S9.在独立的验证集上验证模型的泛化能力和准确性；S10.对模型进行进一步的优化；S11.将训练好的模型部署到实际的医学图像诊断系统中；S12.收集模型在实际应用中的表现数据。

关键词：图像标注卷积神经网络医学图像识别医学图像数据医学图像诊断对比度增强半自动化技术评估交叉验证目标区域手动标注特征提取图像数据图像样本训练模型数据集训练集验证集去噪应用样本精细验证多样性分割优化部署改进表现学习

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语义音频表示的无监督学习

语义音频表示的无监督学习

引用

作者：阿伦·扬森马诺伊·普拉卡尔理查德·钱宁·莫尔肖恩·赫尔希拉泰特·潘德亚瑞安·里夫金刘家洋丹尼尔·埃利斯美国加利福尼亚州

提供了用于生成训练三元组的方法，该训练三元组可用于训练多维嵌入以表示存在于音频记录的语料库中的非语音声音的语义内容。这些训练三元组可以与三元组损失函数一起使用以训练多维嵌入，使得可以将嵌入用于对音频记录的语料库的内容... 详细信息

标准号: CN111433843B

提供了用于生成训练三元组的方法，该训练三元组可用于训练多维嵌入以表示存在于音频记录的语料库中的非语音声音的语义内容。这些训练三元组可以与三元组损失函数一起使用以训练多维嵌入，使得可以将嵌入用于对音频记录的语料库的内容进行聚类，以便于从语料库中按示例查询，从而允许少量的手动标注的音频记录被一般化，或有助于一些其他音频分类任务。三元组采样方法可以单独使用或一起使用，并且每种方法都表示有关音频记录的语义结构的启发式方法。

关键词：三元组音频记录语料库嵌入多维单独使用手动标注损失函数音频分类语义结构语义内容非语音启发式采样聚类可用查询

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一种基于专家反馈的弱监督学习训练方法

一种基于专家反馈的弱监督学习训练方法

引用

作者：徐晓欧蒋泽宇张亚飞 215000 江苏省苏州市苏州工业园区星湖街218号生物纳米园B5楼901室

本发明公开了一种基于专家反馈的弱监督学习训练方法。利用深度学习预训练得到的模型预测同一图片，对预测结果进行排序，根据判读标准把排序最好的预测结果加入其他模型的记忆库并记录排名，都不满足判读标准时手动标注图片后加入预训... 详细信息

标准号: CN116524297A

本发明公开了一种基于专家反馈的弱监督学习训练方法。利用深度学习预训练得到的模型预测同一图片，对预测结果进行排序，根据判读标准把排序最好的预测结果加入其他模型的记忆库并记录排名，都不满足判读标准时手动标注图片后加入预训练得到的所有模型的记忆库，记忆库满后扩容，设置特定条件终止训练，再预测，直到有一个模型满足判读标准。本发明创造性地基于病理医生反馈进行弱监督学习方法训练得到模型，降低了病理医生标注工作量，变成排序工作，极大的缩短了算法迭代周期，极大地提高了病理诊断的效率。

关键词：记忆库判读排序病理医生预测结果反馈病理诊断模型预测手动标注算法迭代条件终止学习训练标准时扩容工作量标注监督学习图片预测记录

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引线生成方法、装置、设备及存储介质

引线生成方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：叶平平朱小安邵宇易永财 518000 广东省深圳市南山区西丽街道深圳市科技园北区朗山二路金汇球大厦5楼513室

本发明涉及EDA设计技术领域，公开一种引线生成方法、装置、设备及存储介质。本发明通过获取预设图形绘制窗口中展示的待处理器件的坐标信息，坐标信息包括待处理器件的引脚坐标、待处理器件的展示边框的对角坐标；根据对角坐标确定待... 详细信息

标准号: CN113449485A

本发明涉及EDA设计技术领域，公开一种引线生成方法、装置、设备及存储介质。本发明通过获取预设图形绘制窗口中展示的待处理器件的坐标信息，坐标信息包括待处理器件的引脚坐标、待处理器件的展示边框的对角坐标；根据对角坐标确定待处理器件的边框坐标方程；根据引脚坐标和边框坐标方程确定待处理器件的引脚对应的引线端点坐标；对引线端点坐标和引脚坐标进行连线，以获得待处理器件的引脚对应的引线。本发明通过获取待处理器件的坐标信息，然后根据坐标信息确定边框坐标方程，再确定引线的端点坐标，从而生成引线，相较于现有技术中需要根据电路符号的管脚名称手动标注引线，上述方式能够精准地自动生成引脚对应的引线，从而提高工作效率。

关键词：处理器件引脚坐标信息边框坐标引线端点对角边框存储介质电路符号端点坐标工作效率手动标注预设图形自动生成坐标确定管脚连线展示绘制

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一种基于深度学习消除光声层析图像中伪影的方法

一种基于深度学习消除光声层析图像中伪影的方法

引用

作者：林励李文彬 310013 浙江省杭州市西湖区智汇众创中心8号楼1004室

本发明属于光声成像技术领域，公开了一种基于深度学习消除光声层析图像中伪影的方法，包括步骤一，对采样数据，重建光声层析图像；步骤二，创建数据集：在光声层析重建图像上手动标注出伪影；步骤三，构建端到端的卷积神经网络模型VGG... 详细信息

标准号: CN118365740A

本发明属于光声成像技术领域，公开了一种基于深度学习消除光声层析图像中伪影的方法，包括步骤一，对采样数据，重建光声层析图像；步骤二，创建数据集：在光声层析重建图像上手动标注出伪影；步骤三，构建端到端的卷积神经网络模型VGG16‑UNet，用数据集训练卷积神经网络模型VGG16‑UNet；步骤四，识别光声层析图像中的伪影：将待处理的光声层析图像输入到步骤三训练好的神经网络模型中，输出为标注出伪影的图像；步骤五，去除伪影信号；步骤六，重建光声层析图像。本发明在采样数据中，消除所有通道的与伪影有关的信号，然后再使用延时求和算法重建出光声层析图像，消除了伪影造成的不利影响，从而提高光声层析成像的质量。

关键词：光声伪影层析图像卷积神经网络采样数据数据集重建光声层析成像神经网络模型图像层析重建光声成像求和算法手动标注再使用构建去除延时标注输出创建学习

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一种基于无监督的人群计数方法

一种基于无监督的人群计数方法

引用

作者：高伟君 201506 上海市金山区夏宁路666弄58_59号1231室

本发明公开了一种基于无监督的人群计数方法，方法步骤如下，步骤A将输入图像划分为P×P的补丁；步骤B通过图像编码器Eo和文本编码器T0生成用于粗分类的相似性分数；步骤C使用基于排名的对比微调策略进行图像编码器Ef的微调；步骤D... 详细信息

标准号: CN116704438A

本发明公开了一种基于无监督的人群计数方法，方法步骤如下，步骤A将输入图像划分为P×P的补丁；步骤B通过图像编码器Eo和文本编码器T0生成用于粗分类的相似性分数；步骤C使用基于排名的对比微调策略进行图像编码器Ef的微调；步骤D通过渐进式过滤策略进一步过滤补丁；步骤E生成用于精确计数的相似性分数；步骤F确定每个图像补丁的最终计数。与现有技术相比，本发明的优点在于，不需要任何手动标注的数据就能实现准确的人群计数，这将大大降低实际应用中的数据准备成本，能够实现较高的计数准确性，提高了人群计数任务的性能，在各种场景和视角下都能实现稳定的性能表现，从而具有更强的泛化能力。

关键词：图像编码器相似性分数微调补丁人群计数准确性文本编码器过滤策略手动标注输入图像数据准备图像补丁粗分类无监督过滤场景视角应用表现

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