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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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文献类型

170 篇 专利
1 篇 期刊文献

馆藏范围

171 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 教育学
- 1 篇 体育学

主题

1 篇 控制
1 篇 大周期训练
1 篇 模型目标

机构

10 篇 上海杉数网络科技...
10 篇 杉数科技有限公司
7 篇 第五范式科技有限...
7 篇 广州杉数科技有限...
5 篇 吉林大学
4 篇 清华大学
4 篇 苏州大学
4 篇 广东视明科技发展...
3 篇 西安交通大学
3 篇 哈尔滨工业大学
3 篇 南京航空航天大学
3 篇 电子科技大学
3 篇 深圳市杉智科技有...
2 篇 维申rt有限公司
2 篇 华中科技大学
2 篇 沈阳智能机器人创...
2 篇 国家电网有限公司
2 篇 常州微亿智造科技...
2 篇 中国科学院沈阳自...
2 篇 东南大学

作者

10 篇 王曦
8 篇 罗小渠
6 篇 阎丽
6 篇 褚航
6 篇 林岩平
6 篇 吴殿鹏
4 篇 李凡长
4 篇 梁合兰
3 篇 潘志军
3 篇 杨泽宇
3 篇 胡满江
3 篇 秦晓辉
3 篇 毛冰冰
3 篇 谢国涛
3 篇 张天成
3 篇 黄翔
3 篇 王晓伟
3 篇 李硕森
3 篇 边有钢
3 篇 陶杨懿

语言

171 篇 中文

检索条件"主题词=模型目标"

共 171 条记录，以下是21-30 订阅

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详细简洁

排序：

目标检测模型的部署方法和目标检测方法及电子设备

目标检测模型的部署方法和目标检测方法及电子设备

引用

作者：邢家齐王东旭李勇强 071700 河北省保定市中国(河北)自由贸易试验区雄安片区容城县雄安市民服务中心企业办公区G栋2层205

本发明提供了一种目标检测模型的部署方法和目标检测方法及电子设备，通过获取目标环境的初始数据集，并对初始数据集进行预处理以得到增强数据集，之后基于初始数据集和增强数据集迭代训练出各智能摄像设备对应的轻量化模型，进而基融... 详细信息

标准号: CN117765348A

本发明提供了一种目标检测模型的部署方法和目标检测方法及电子设备，通过获取目标环境的初始数据集，并对初始数据集进行预处理以得到增强数据集，之后基于初始数据集和增强数据集迭代训练出各智能摄像设备对应的轻量化模型，进而基融合全部轻量化模型以得到目标环境对应的目标检测模型，最终通过在每个智能摄像设备上均部署目标检测模型以通过各智能摄像设备基于目标检测模型进行目标检测。采用本发明可以在保证模型目标检测精度的同时降低模型的部署成本，利于智能监控系统的构建与优化。

关键词：目标检测初始数据集摄像设备增强数据轻量化智能预处理智能监控系统部署电子设备迭代训练获取目标模型目标目标环境构建融合检测优化保证

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目标检测大模型训练样本的清洗方法以及系统

目标检测大模型训练样本的清洗方法以及系统

引用

作者：闫军阳平王艳清 075000 河北省张家口市空港经济技术开发区一期十号楼

本发明公开一种目标检测大模型训练样本的清洗方法以及系统。方法包括：获取训练数据集，训练数据集包括多个训练样本以及每个训练样本的原始标注框；根据训练数据集对多个不同目标检测模型进行训练，获得训练完成的多个不同目标检测模... 详细信息

标准号: CN117274737A

本发明公开一种目标检测大模型训练样本的清洗方法以及系统。方法包括：获取训练数据集，训练数据集包括多个训练样本以及每个训练样本的原始标注框；根据训练数据集对多个不同目标检测模型进行训练，获得训练完成的多个不同目标检测模型；根据训练完成的多个不同目标检测模型，对训练数据集中每个训练样本进行目标检测，获得多组生成检测框集；计算每组生成检测框集中生成检测框与原始标注框的正确性交并比值；若多组生成检测框集中至少两组生成检测框集中均存在正确性交并比值大于第一阈值时，则原始标注框为正确标注。通过本方法，检验了大模型目标检测任务训练集的标签的正确性，减少了目标检测算法训练集错误率，提高了目标检测算法的精度。

关键词：目标检测检测框训练数据集训练样本标注框组生成目标检测算法训练集模型训练样本模型目标训练数据错误率阈值时两组标注清洗标签检测检验

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基于Jerk模型的跳跃滑翔弹道目标跟踪方法及系统

基于Jerk模型的跳跃滑翔弹道目标跟踪方法及系统

引用

作者：张雪松王锋吴楠丁力全王静刘成 450000 河南省郑州市高新区科学大道62号

本发明属于目标跟踪技术领域，特别涉及一种基于Jerk模型的跳跃滑翔弹道目标跟踪方法及系统，基于Jerk模型构建机动目标跟踪模型；利用位置估计的偏差表示加加速度扰动量并获取加加速度方差表示，将加加速度方差与加加速度频率进行正相... 详细信息

标准号: CN114660587A

本发明属于目标跟踪技术领域，特别涉及一种基于Jerk模型的跳跃滑翔弹道目标跟踪方法及系统，基于Jerk模型构建机动目标跟踪模型；利用位置估计的偏差表示加加速度扰动量并获取加加速度方差表示，将加加速度方差与加加速度频率进行正相关来获取加加速度频率表示；并依据获取的加加速度方差表示和加加速度频率表示来设置机动目标跟踪模型参数并获取机动目标跟踪模型目标跟踪过程中的过程噪声协方差矩阵；依据机动目标跟踪模型及雷达观测模型获取目标状态方程和观测方程，基于目标状态方程和观测方程来进行跳跃滑翔弹道目标跟踪。本发明通过位置估计的偏差对机动目标跟踪模型参数进行自适应调整设置，使运动状态估计收敛速度更快，有效避免参数设置不合理带来的跟踪误差，提升跟踪效果。

关键词：机动目标跟踪加速度频率目标跟踪方差目标状态方程观测方程模型参数滑翔弹道跳跃运动状态估计加速度扰动协方差矩阵自适应调整参数设置跟踪误差过程噪声雷达观测利用位置模型构建模型获取模型目标位置估计正相关跟踪收敛

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基于改进视觉注意力模型的自然场景目标检测方法

基于改进视觉注意力模型的自然场景目标检测方法

引用

作者：高新波韩冰李洁邓成路文田春娜王秀梅王颖 710071 陕西省西安市太白南路2号

本发明公开了一种基于改进视觉注意力模型的自然场景目标检测方法，主要解决现有基于视觉注意力模型目标检测中检测正确率低、误检率高的问题，其步骤是：(1)输入待检测图像，利用Itti的视觉注意力模型提取亮度、颜色和方向特征显著性图... 详细信息

标准号: CN101980248A

本发明公开了一种基于改进视觉注意力模型的自然场景目标检测方法，主要解决现有基于视觉注意力模型目标检测中检测正确率低、误检率高的问题，其步骤是：(1)输入待检测图像，利用Itti的视觉注意力模型提取亮度、颜色和方向特征显著性图；(2)对原始图像提取谱特征显著性图；(3)对亮度、颜色、方向、谱特征显著性图和实验者的注意力图进行数据采样及标记，形成最终的粗糙集信息表；(4)根据粗糙集信息表，构造属性重要性，并通过聚类得到特征图的最优权值；(5)对特征子图进行加权，得到原始图像的显著性图，该显著性图对应的显著性区域即为目标位置区域。本发明能更有效的检测到自然场景中的视觉注意力区域并对其中的目标进行定位。

关键词：视觉注意力原始图像自然场景粗糙集信息表检测目标检测方法方向特征构造属性检测图像模型目标模型提取目标位置数据采样特征图正确率聚类加权注意

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基于改进视觉注意力模型的自然场景目标检测方法

基于改进视觉注意力模型的自然场景目标检测方法

引用

作者：高新波韩冰李洁邓成路文田春娜王秀梅王颖 710071 陕西省西安市太白南路2号

标准号: CN101980248B

本发明公开了一种基于改进视觉注意力模型的自然场景目标检测方法，主要解决现有基于视觉注意力模型目标检测中检测正确率低、误检率高的问题，其步骤是：(1)输入待检测图像，利用Itti的视觉注意力模型提取亮度、颜色和方向特征显著性图；(2)对原始图像提取谱特征显著性图；(2)对亮度、颜色、方向、谱特征显著性图和实验者的注意力图进行数据采样及标记，形成最终的粗糙集信息表；(4)根据粗糙集信息表，构造属性重要性，并通过聚类得到特征图的最优权值；(5)对特征子图进行加权，得到原始图像的显著性图，该显著性图对应的显著性区域即为目标位置区域。本发明能更有效的检测到自然场景中的视觉注意力区域并对其中的目标进行定位。

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一种处理方法、装置、设备及存储介质

一种处理方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：莫森·波尔瓦利 100085 北京市海淀区上地西路6号2幢2层201-H2-6

本申请实施例公开了一种处理方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取已标注的样本集，并从所述样本集中选取待测样本；其中，所述待测样本为所述样本集中任一样本；确定与所述待测样本对应的空样本；其中，所述空样本表... 详细信息

标准号: CN114186182A

本申请实施例公开了一种处理方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取已标注的样本集，并从所述样本集中选取待测样本；其中，所述待测样本为所述样本集中任一样本；确定与所述待测样本对应的空样本；其中，所述空样本表征未携带特征信息的样本；基于所述样本集、所述空样本以及待测模型，确定与所述待测样本匹配的模型目标参数；基于所述模型目标参数，确定所述待测样本对所述待测模型的模型参数的影响值。

关键词：待测样本样本模型目标样本集存储介质模型参数特征信息标注匹配携带申请

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一种宽幅遥感影像中密集弱小目标检测识别方法

一种宽幅遥感影像中密集弱小目标检测识别方法

引用

作者：张萌月王港陈金勇王敏武晓博 050081 河北省石家庄市中山西路589号第五十四所航天信息应用技术重点实验室

本发明提供了一种宽幅遥感影像中密集弱小目标检测识别方法。该方法利用Mosaic、旋转、MixUp、缩放等手段进行样本扩增，获得丰富的、多尺度的训练样本；然后利用Transformer改进YOLOv5网络，并增加弱小目标检测头，增强模型对图像中全... 详细信息

标准号: CN114821326A

本发明提供了一种宽幅遥感影像中密集弱小目标检测识别方法。该方法利用Mosaic、旋转、MixUp、缩放等手段进行样本扩增，获得丰富的、多尺度的训练样本；然后利用Transformer改进YOLOv5网络，并增加弱小目标检测头，增强模型对图像中全局信息和上下文信息的表征能力，提高密集场景下弱小目标检测识别性能；同时，使用多模型融合预测方法，提高预测精度，避免模型陷入局部最优；最后，使用分块检测的方法进行宽幅遥感影像中密集弱小目标检测识别。本发明使用了多模型融合预测，可以提高模型目标检测识别能力，避免模型陷入局部最优。

关键词：弱小目标检测模型融合遥感影像宽幅预测上下文信息表征能力模型目标全局信息识别性能训练样本多尺度检测分块扩增缩放样本图像场景改进网络

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一种AI模型故障影响因素的分析方法

一种AI模型故障影响因素的分析方法

引用

作者：吴玉美曲宇航李智博任晨锴 100191 北京市海淀区学院路37号

本发明涉及AI模型目标识别技术领域，公开了一种AI模型故障影响因素的分析方法，包括：故障影响因素的确定：基于AI模型的结构特征、训练样本特征和模型使用环境特征，结合AI模型故障判据模型，确定故障影响因素；AI模型故障影响因素的... 详细信息

标准号: CN117150254A

本发明涉及AI模型目标识别技术领域，公开了一种AI模型故障影响因素的分析方法，包括：故障影响因素的确定：基于AI模型的结构特征、训练样本特征和模型使用环境特征，结合AI模型故障判据模型，确定故障影响因素；AI模型故障影响因素的量化：基于确定后的所述故障影响因素，对所述故障影响因素采用量化方法获取故障影响因素量化结果；相关性分析：所述故障影响因素根据所述故障影响因素量化结果，对模型性能基于多元线性回归进行相关性分析，获取各所述故障影响因素对模型性能的相关性的大小排序，得到关键故障影响因素。本发明减少模型故障对应用程序和系统的不良影响，提高AI系统的性能和可维护性。

关键词：故障影响量化结果量化多元线性回归故障判据关键故障环境特征可维护性模型目标模型使用训练样本应用程序影响因素分析排序

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对于分布式光学成像系统的星地一致性控制方法及系统

对于分布式光学成像系统的星地一致性控制方法及系统

引用

作者：殷建杰张磊蔡昕钰刘冀林曲直张国强侯一冰殷恺琳刘庭旭高源张晓静霍卓玺 100094 北京市海淀区丰滢东路1号院6号楼101

本发明公开了一种对于分布式光学成像系统的星地一致性控制方法及系统，该方法包括：在地面建立分布式光学系统；开展地面光学装调得到分布式光学系统成功成像时主从两星的相对位置和姿态信息参量；将装调好的分布式光学系统进行星上工... 详细信息

标准号: CN117826404A

本发明公开了一种对于分布式光学成像系统的星地一致性控制方法及系统，该方法包括：在地面建立分布式光学系统；开展地面光学装调得到分布式光学系统成功成像时主从两星的相对位置和姿态信息参量；将装调好的分布式光学系统进行星上工作状态的模拟测试得到力光耦合模型；开展在轨探测，从目标恒星进入分布式光学系统视场开始至目恒标星走出分布式光学系统的长焦相机视场截止，获取实际的目标恒星图像及参量信息；将参量信息代入力光耦合模型输出模型目标星图像，将模型目标星图像与实际的目标恒星图像进行比对校正得到模型的修正量，将模型的修正量代入力光耦合模型得到在轨修正好的力光耦合模型。本发明达到分布式光学系统星地一致效果。

关键词：光学系统光耦合目标恒星图像参量信息修正量光学成像系统一致性控制模拟测试模型目标输出模型相机视场姿态信息光学装目标星比对参量长焦视场主从装调校正成像探测截止修正成功

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神经网络模型的知识蒸馏方法及装置

神经网络模型的知识蒸馏方法及装置

引用

作者：倪仕文杨敏 518000 广东省深圳市南山区西丽街道大学城学苑大道1068号

本申请实施例提供了一种神经网络模型的知识蒸馏方法及装置，所述方法包括：将训练数据输入到第一模型和第二模型中，其中，第一模型和第二模型是对原始模型进行两种关闭部分神经元处理后得到，原始模型由不同的数据处理层组成，数据处... 详细信息

标准号: CN117350353A

本申请实施例提供了一种神经网络模型的知识蒸馏方法及装置，所述方法包括：将训练数据输入到第一模型和第二模型中，其中，第一模型和第二模型是对原始模型进行两种关闭部分神经元处理后得到，原始模型由不同的数据处理层组成，数据处理层由多个神经元组成；确定第一模型和第二模型在目标层对于目标训练数据的第一过程数据和第二过程数据；依据第一过程数据和第二过程数据，调整第一模型和第二模型目标层的未关闭的神经元的参数，以确定训练好的原始模型。本申请的方法可以提升模型的泛化性能。

关键词：过程数据神经元原始模型数据处理层神经网络模型泛化性能模型目标目标训练训练数据蒸馏目标层申请

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