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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

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43 篇 专利

馆藏范围

43 篇 电子文献
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日期分布

机构

2 篇 斑马技术公司
2 篇 中山爱科数字科技...
2 篇 西安交通大学
2 篇 中国科学院计算技...
2 篇 中山市万进智能科...
2 篇 英飞凌科技股份有...
2 篇 合肥工业大学
2 篇 上海中汇亿达金融...
1 篇 天津海征科技发展...
1 篇 广东溢达纺织有限...
1 篇 北京城市排水集团...
1 篇 天津大学
1 篇 华南农业大学
1 篇 北京匠鑫光机电科...
1 篇 东莞理工学院
1 篇 南京信息工程大学
1 篇 南京大学
1 篇 南方电网科学研究...
1 篇 未来技术研究所株...
1 篇 山东大学

作者

2 篇 黄玉东
2 篇 刘剑毅
2 篇 崔立新
2 篇 宋仁成
2 篇 李涵
2 篇 马库斯·扬克
2 篇 李畅
2 篇 亚历山大·策
2 篇 叶笑春
2 篇 李光英
2 篇 陈勋
2 篇 r·e·比奇
2 篇 刘羽
2 篇 叶灿才
2 篇 汪宏斌
2 篇 万进
2 篇 熊绒
2 篇 黄家祺
2 篇 贾浩
2 篇 严明玉

语言

43 篇 中文

检索条件"主题词=标签生成器"

共 43 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

正品验证方法、正品验证系统以及数字全息图标签生成器

正品验证方法、正品验证系统以及数字全息图标签生成器

引用

作者：玉珖镐金大铉韩国京畿道龙仁市

本发明提供一种对数字全息图标签的安全等级进行强化的正品验证方法、验证系统以及正品验证系统用数字全息图标签生成器。如上所述的适用本发明的对利用计算机再现全息图进行转换的数字全息图标签的安全等级进行强化的正品验证方法、基... 详细信息

标准号: CN113159792A

本发明提供一种对数字全息图标签的安全等级进行强化的正品验证方法、验证系统以及正品验证系统用数字全息图标签生成器。如上所述的适用本发明的对利用计算机再现全息图进行转换的数字全息图标签的安全等级进行强化的正品验证方法、基于计算机再现全息图的正品验证系统以及基于计算机再现全息图的正品验证系统用数字全息图标签生成器，按照事先约定的规则设定产品的固有代码并将所设定的产品的固有代码转换成数字全息图之后利用特定的规则对其进行加密，接下来通过按照与加密时相同的规则执行解密过程并与存储在服务器中的固有代码进行比较而能够从源头上杜绝非法复制并可供消费者非常方便地确认正品与否。

关键词：数字全息图正品验证计算机再现固有代码全息图标签生成器加密标签非法复制规则设定规则执行解密过程验证系统正品转换服务器存储安全源头

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一种利用正确性反馈训练神经网络的伪标签生成器

一种利用正确性反馈训练神经网络的伪标签生成器

引用

作者：程红旭黄乐天 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

本发明提出了一个利用对神经网络推断结果的正确性反馈训练神经网络的方法，即设计一个伪标签生成器，根据对神经网络推断结果正确性的反馈生成相应的伪标签，然后用于神经网络的训练，解决了嵌入式场景下现场获得的训练样本没有标签的... 详细信息

标准号: CN108734291A

本发明提出了一个利用对神经网络推断结果的正确性反馈训练神经网络的方法，即设计一个伪标签生成器，根据对神经网络推断结果正确性的反馈生成相应的伪标签，然后用于神经网络的训练，解决了嵌入式场景下现场获得的训练样本没有标签的问题。

关键词：神经网络推断标签标签生成器反馈训练训练样本嵌入式场景反馈

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一种基于半监督训练策略的表面缺陷检测方法

一种基于半监督训练策略的表面缺陷检测方法

引用

作者：姜娓娓陈兴建 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

一种基于半监督训练策略的表面缺陷检测方法，进行表面图像采集，构建表面缺陷数据集；划分表面缺陷数据集；使用Labelimg工具对标注数据集中的图片进行数据标注；划分标注数据集，修改yolov7模型，得到yolov7‑ea模型；在监督阶段，yolo... 详细信息

标准号: CN118052770A

一种基于半监督训练策略的表面缺陷检测方法，进行表面图像采集，构建表面缺陷数据集；划分表面缺陷数据集；使用Labelimg工具对标注数据集中的图片进行数据标注；划分标注数据集，修改yolov7模型，得到yolov7‑ea模型；在监督阶段，yolov7‑ea模型在标注数据集进行训练，并将训练好的yolov7‑ea模型作为伪标签生成器；在半监督阶段，使用yolov7‑ea模型作为检测模型。利用伪标签生成器推理未标注数据生成伪标签，联合标注数据和带伪标签的未标注数据训练检测模型，并且实时用效果最好的检测模型更新伪标签生成器。本发明大大减少人工标注工作量的同时取得良好的检测性能。

关键词：标注数据集标签生成器检测表面缺陷半监督标签表面缺陷检测表面图像采集模型更新人工标注数据标注数据集中数据生成数据训练构建推理工作量监督联合图片

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一种基于多示例学习的自然场景文本字符检测标注方法

一种基于多示例学习的自然场景文本字符检测标注方法

引用

作者：熊绒刘剑毅 710049 陕西省西安市咸宁西路28号

本发明公开了一种基于多示例学习的自然场景文本字符检测标注方法，包括以下步骤：1)得初始化的辅助分类器D0；2)对自然场景图像Bi进行画框处理，得整张图像Bi中的所有提案框bi,j，将图片bi通过基础网络框架进行特征提取，得多示例学习... 详细信息

标准号: CN111582329B

本发明公开了一种基于多示例学习的自然场景文本字符检测标注方法，包括以下步骤：1)得初始化的辅助分类器D₀；2)对自然场景图像B_i进行画框处理，得整张图像B_i中的所有提案框b_i,j，将图片b_i通过基础网络框架进行特征提取，得多示例学习中的具体示例s_i,j；3)在标签生成器中进行内部迭代循环，同时辅助分类器D_₀联合并指导标签生成器中的SVM进行迭代训练，得所有正值示例标签y_i,j；4)优化更新辅助分类器的模型参数，得辅助分类器D__i，然后转至步骤2)，待完成外部循环训练后，得最终的辅助分类器D__n，再对待处理的自然场景图像进行分类，该方法能够实现自然场景的文本字符检测标注，且标注成本低，标注质量高。

关键词：分类器标注自然场景图像标签生成器文本字符自然场景迭代循环迭代训练基础网络模型参数特征提取外部循环整张图像初始化检测画框标签合并提案学习分类更新优化图片

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一种基于CIM-T架构的高分辨率影像变化检测方法

一种基于CIM-T架构的高分辨率影像变化检测方法

引用

作者：吴徐旭何小其杨根科褚健 315012 浙江省宁波市海曙区南门街道南站西路29号

本发明公开了一种基于CIM‑T架构的高分辨率影像变化检测方法，涉及现实场景下两期遥感图像变化检测与图像处理领域，包括以下步骤：步骤1、采集两期遥感影像图像，获得变化检测数据集；步骤2、用变化检测数据集构建变化检测模型；步骤3... 详细信息

标准号: CN116030361A

本发明公开了一种基于CIM‑T架构的高分辨率影像变化检测方法，涉及现实场景下两期遥感图像变化检测与图像处理领域，包括以下步骤：步骤1、采集两期遥感影像图像，获得变化检测数据集；步骤2、用变化检测数据集构建变化检测模型；步骤3、用变化检测数据集训练变化检测模型；步骤4、将待测图像数据集输入变化检测模型，得到变化检测结果。其中，步骤2中的变化检测模型是一种编码器‑解码器模型；编码器包括主干网络特征提取模块和标签生成器模块；解码器包括密集跳跃连接模块和ECAM模块。

关键词：变化检测变化检测数据编码器高分辨率影像特征提取模块图像处理领域标签生成器解码器模型解码器待测图像连接模块输入变化现实场景遥感图像遥感影像主干网络数据集构建架构跳跃采集图像检测

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基于Vision Transformer网络的弱监督实例分割方法、系统及介质

基于Vision Transformer网络的弱监督实例分割方法、系统及介质

引用

作者：余晋刚梁宇琦吴仕科 510640 广东省广州市天河区五山路381号

本发明公开了一种基于Vision Transformer网络的弱监督实例分割方法、系统及介质，方法为：获取带标签的自然图像数据集和待分割自然图像；构建弱监督实例分割模型；所述弱监督实例分割模型包括ViT多标签分类模块及ViT候选区域评分模块... 详细信息

标准号: CN115359254A

本发明公开了一种基于Vision Transformer网络的弱监督实例分割方法、系统及介质，方法为：获取带标签的自然图像数据集和待分割自然图像；构建弱监督实例分割模型；所述弱监督实例分割模型包括ViT多标签分类模块及ViT候选区域评分模块；所述ViT多标签分类模块包括Vision Transformer网络及候选区域伪标签生成器；所述ViT候选区域评分模块包括候选区域生成器及ViT候选区域特征生成器；初始化弱监督实例分割模型，构建损失函数并在带标签的自然图像数据集上进行迭代训练，优化损失函数得到训练好的弱监督实例分割模型；将待分割自然图像输入训练好的弱监督实例分割模型中，得到实例分割结果。本发明实现了对自然图像的实例分割，在保持较高性能的同时，加快推理速度，减少算力的消耗。

关键词：分割模型候选区域自然图像监督分割标签分类评分模块损失函数数据集构建标签标签生成器特征生成器迭代训练分割结果初始化生成器推理网络消耗优化

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一种面向自动驾驶感知模型的预训练方法

一种面向自动驾驶感知模型的预训练方法

引用

作者：张铂石博天袁家康窦民闫翔超李怡康 200232 上海市徐汇区云锦路701号37、38层

本发明公开了一种面向自动驾驶感知模型的预训练方法。该方法包括：获取已有的点云数据集，所述点云数据集包含未标注数据；针对所述未标注数据，利用伪标签生成器结合半监督学习标注不同类别，并通过线束重采样和物体重缩放来增加所述... 详细信息

标准号: CN117173657A

本发明公开了一种面向自动驾驶感知模型的预训练方法。该方法包括：获取已有的点云数据集，所述点云数据集包含未标注数据；针对所述未标注数据，利用伪标签生成器结合半监督学习标注不同类别，并通过线束重采样和物体重缩放来增加所述点云数据集的多样性，获得统一数据集，其中所述物体重缩放用于增强实例级的多样性，所述线束重采样用于增强场景级的多样性；利用所述统一数据集，以设定的总体损失函数作为优化目标，预训练感知模型；针对自动驾驶任务，在目标点云数据集上，利用经训练的所述感知模型进行分类感知。本发明提升了预训练在下游数据集的泛化能力，增强了自动驾驶的精确性。

关键词：感知点云数据自动驾驶数据集标注重采样多样性缩放线束半监督学习标签生成器损失函数下游数据优化目标目标点场景统一分类

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车辆通信网络中的数据消息认证系统及认证方法

车辆通信网络中的数据消息认证系统及认证方法

引用

作者：亚历山大·策马库斯·扬克德国瑙伊比贝尔格市

公开了一种车辆通信网络中的数据消息认证系统及认证方法。车辆通信网络中的数据消息认证系统包括：序列生成器，其被配置成生成表示消息内模式的序列；解析处理器，其被配置成接收数据消息，从序列生成器接收序列，基于消息内模式从数... 详细信息

标准号: CN111491299A

公开了一种车辆通信网络中的数据消息认证系统及认证方法。车辆通信网络中的数据消息认证系统包括：序列生成器，其被配置成生成表示消息内模式的序列；解析处理器，其被配置成接收数据消息，从序列生成器接收序列，基于消息内模式从数据消息中选择数据段的子集，并且输出所选择的数据段的子集；以及标签生成器，其被配置成从解析处理器接收所选择的数据段的子集并且基于所选择的数据段的子集生成认证码，其中认证码对应于数据消息。

关键词：数据消息数据段子集车辆通信网络解析处理器序列生成器认证系统认证码配置标签生成器接收数据接收序列选择数据子集生成输出认证

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基于端到端生成对抗网络的非接触式生理信号测量方法

基于端到端生成对抗网络的非接触式生理信号测量方法

引用

作者：宋仁成陈欢成娟李畅刘羽陈勋 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

本发明公开了一种基于端到端生成对抗网络的非接触式生理信号测量方法，其步骤包括：1处理视频数据得到色度信号，将参考信号用级数展开获得多个标签信号，并获取对应的运动信号；2构建生成对抗网络，设计生成器和判别器的网络结构，采... 详细信息

标准号: CN112001122B

本发明公开了一种基于端到端生成对抗网络的非接触式生理信号测量方法，其步骤包括：1处理视频数据得到色度信号，将参考信号用级数展开获得多个标签信号，并获取对应的运动信号；2构建生成对抗网络，设计生成器和判别器的网络结构，采用3D网络模块和多个1D网络模块级联构成引导式的多标签生成器，采用多个卷积块构成判别器；3生成器多个网络模块的损失函数与对抗损失的加权和作为损失函数，判别器以最小二乘损失作为损失函数；4将视频数据输入生成对抗网络训练，调整网络参数，得到最优模型。本发明能够得到较为准确的rPPG信号，为基于视频的生理参数监测的实际应用提供解决方案。

关键词：损失函数网络模块判别器对抗处理视频数据生理参数监测生理信号测量标签生成器设计生成器标签信号非接触式级数展开色度信号视频数据输入生成网络参数网络结构网络训练应用提供运动信号最小二乘最优模型端到端加权和生成器引导式构建级联卷积视频网络

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分布式链路标签的处理方法和装置、分布式链路追踪系统及分布式系统

分布式链路标签的处理方法和装置、分布式链路追踪系统及分布式系...

引用

作者：迟晓光汪宏斌崔立新肖子然贾浩 201210 上海市浦东新区张东路1387号18幢02单元

本发明公开了分布式链路标签的处理方法，装置及应用，涉及分布式链路技术领域。所述方法包括：通过动态字段生成器创建统一结构化定义的方法参数类型，所述方法参数类型对应业务语义的动态属性；对应所述方法参数类型设置有方法参数及... 详细信息

标准号: CN116962407B

本发明公开了分布式链路标签的处理方法，装置及应用，涉及分布式链路技术领域。所述方法包括：通过动态字段生成器创建统一结构化定义的方法参数类型，所述方法参数类型对应业务语义的动态属性；对应所述方法参数类型设置有方法参数及标签配置，该方法参数及标签配置中的配置信息采用统一结构化定义的动态字段；通过定制化插件处理前述方法参数及标签配置，以及生成方法调用链路；通过定制化插件与标签生成器的集成调用进行标签处理，将处理后的标签配置到前述链路中。本发明为不同业务场景应用服务接入观察平台提供了统一的方法参数类型，从而实现了标准化接入流程，降低接入门槛，减少接入成本，减小接入风险。

关键词：方法参数标签配置链路统一结构定制化字段标签生成器标签处理插件处理动态属性方法调用观察平台配置信息业务场景业务语义应用服务生成器插件调用减小标准化标签门槛创建应用统一

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