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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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文献类型

807 篇 专利

馆藏范围

807 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

66 篇 苏州浪潮智能科技...
23 篇 腾讯科技有限公司
21 篇 华为技术有限公司
20 篇 郑州云海信息技术...
17 篇 杭州海康威视数字...
15 篇 浪潮电子信息产业...
15 篇 苏州元脑智能科技...
14 篇 清华大学
13 篇 北京迈格威科技有...
13 篇 首钢京唐钢铁联合...
12 篇 平安科技有限公司
11 篇 北京达佳互联信息...
10 篇 中国移动通信集团...
9 篇 济南浪潮数据技术...
8 篇 深圳精智达技术股...
7 篇 宝山钢铁股份有限...
6 篇 北京百度网讯科技...
6 篇 oppo广东移动通信...
6 篇 美的集团股份有限...
6 篇 国际商业机器公司

作者

12 篇 王鹏飞
11 篇 马杨
10 篇 张滨
8 篇 孙明刚
8 篇 徐芳
8 篇 徐大鹏
8 篇 张耀
8 篇 夏春龙
8 篇 请求不公布姓名
8 篇 蒋米传
8 篇 秦红波
7 篇 邢云阳
7 篇 唐剑
7 篇 张端
7 篇 赵雅倩
7 篇 张刚
7 篇 董刚
7 篇 穆向东
6 篇 张法朝
6 篇 白战豪

语言

807 篇 中文

检索条件"主题词=目标卷"

共 807 条记录，以下是61-70 订阅

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详细简洁

排序：

图像匹配方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质

图像匹配方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质

引用

作者：楚梦蝶 518000 广东省深圳市南山区学府路软件产业基地1栋B座8楼

本申请涉及一种图像匹配方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质，包括：通过注意力机制和目标卷积神经网络模型进行计算得到待匹配图像帧的目标文字特征，然后将待匹配图像帧的全局特征和待匹配图像帧的目标文字特征进行融合，得到... 详细信息

标准号: CN112926616A

本申请涉及一种图像匹配方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质，包括：通过注意力机制和目标卷积神经网络模型进行计算得到待匹配图像帧的目标文字特征，然后将待匹配图像帧的全局特征和待匹配图像帧的目标文字特征进行融合，得到待匹配图像帧的融合特征。如此，融合特征能够从两个方面更加全面地体现待匹配图像帧的特征。最后，通过将待匹配图像帧的融合特征与数据库中的相关图像帧的融合特征进行比较，就得到了匹配结果。如此，提高了图像匹配的准确性。

关键词：匹配图像融合目标文字图像匹配计算机可读存储介质神经网络模型方法和装置注意力机制电子设备匹配结果全局特征目标卷图像帧数据库申请

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一种基于机器视觉的卷线识别方法及卷线设备

一种基于机器视觉的卷线识别方法及卷线设备

引用

作者：何峰马昌程 511466 广东省广州市南沙区东涌镇市鱼路182号自编101、201

本发明实施例提供一种基于机器视觉的卷线识别方法及卷线设备，候选质检对象的目标语义表征向量为基于第一目标对象特征映射网络输出的初始语义表征向量获得，第一目标对象特征映射网络在调试时与上下文特征映射网络一起调试，对象特征... 详细信息

标准号: CN117455910B

本发明实施例提供一种基于机器视觉的卷线识别方法及卷线设备，候选质检对象的目标语义表征向量为基于第一目标对象特征映射网络输出的初始语义表征向量获得，第一目标对象特征映射网络在调试时与上下文特征映射网络一起调试，对象特征映射网络不但可以汲取语义知识，还能汲取上下文知识，使得目标对象特征映射网络可获得更精准的语义表征向量，通过目标上下文表征向量和各候选质检对象的目标语义表征向量，确定各候选质检对象分别对应的支持概率，确定目标候选质检对象。本申请在进行质检对象关联时，可尽可能兼顾目标卷线图像的上下文信息，基于精度更高的语义表征向量适配该上下文信息，得到更精准的匹配识别对象，增加质检对象关联的精确度。

关键词：质检对象向量映射网络语义目标对象上下文信息目标语义卷线调试目标上下文上下文特征上下文知识关联对象特征基于机器匹配识别语义知识汲取目标卷线图像适配视觉输出概率申请

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一种美妆品牌图像中标志的识别方法及装置

一种美妆品牌图像中标志的识别方法及装置

引用

作者：赵飞飞曹特磊赵伟 100020 北京市朝阳区建国路118号4层401内C11

本申请提供了一种美妆品牌图像中标志的识别方法及装置，其中，该识别方法包括：将待识别图像输入至第一卷积神经网络中，确定待识别图像的感兴趣区域，以及感兴趣区域在多个卷积层的第一卷积特征；将目标卷积层的第一卷积特征输入至特... 详细信息

标准号: CN113762257A

本申请提供了一种美妆品牌图像中标志的识别方法及装置，其中，该识别方法包括：将待识别图像输入至第一卷积神经网络中，确定待识别图像的感兴趣区域，以及感兴趣区域在多个卷积层的第一卷积特征；将目标卷积层的第一卷积特征输入至特征增强网络中，确定多个不同尺度的特征图；将多个不同尺度的特征图输入至回归预测网络中，确定待识别图像的标志区域和图像标志；若图像标志为文字标志，则将待识别图像的标志区域输入至文字标志内容识别模型中，确定待识别图像的文字标志内容；基于待识别图像的图像标志和/或文字标志内容，确定待识别图像的美妆品牌标志。本申请采用图标和文字分开识别的方式，提高了美妆品牌标志的识别速度和准确度。

关键词：图像文字标志图像标志卷积感兴趣区域标志区域品牌标志特征图尺度卷积神经网络图标内容识别特征输入特征增强图像输入准确度目标卷积层品牌申请网络回归预测

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基于指静脉图像的验证方法、装置、存储介质

基于指静脉图像的验证方法、装置、存储介质

引用

作者：巢中迪庄伯金王少军 518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本发明实施例提供了一种基于指静脉图像的验证方法、装置、存储介质。本发明涉及人工智能技术领域，该方法包括：采集指静脉图像，得到待识别指静脉图像；获取指静脉的特征参数；根据特征参数构建目标卷积核；采用目标卷积核对待识别指... 详细信息

标准号: CN110705341A

本发明实施例提供了一种基于指静脉图像的验证方法、装置、存储介质。本发明涉及人工智能技术领域，该方法包括：采集指静脉图像，得到待识别指静脉图像；获取指静脉的特征参数；根据特征参数构建目标卷积核；采用目标卷积核对待识别指静脉图像进行滤波处理；如果滤波处理后的待识别指静脉图像与目标数据库中存储的任意一个预设指静脉图像之间的相似度均小于预设相似度阈值，则确定验证失败；如果滤波处理后的待识别指静脉图像与目标数据库中存储的至少一个预设指静脉图像之间的相似度大于或等于预设相似度阈值，则确定验证成功。因此，本发明实施例提供的技术方案能够解决现有技术中基于指静脉图像的身份验证准确度低的问题。

关键词：静脉图像相似度预设滤波处理目标数据库特征参数目标卷存储人工智能技术存储介质身份验证验证成功验证失败准确度构建静脉验证采集

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用于处理图像和生成卷积核的方法、路侧设备和云控平台

用于处理图像和生成卷积核的方法、路侧设备和云控平台

引用

作者：夏春龙 100176 北京市大兴区经济技术开发区瑞合西二路7号院1号楼1层101

本公开提供了用于处理图像和生成卷积核的方法、路侧设备及云控平台，涉及计算机技术领域，特别涉及人工智能和计算机视觉技术。具体实现方案为：获取待处理图像的目标卷积区域；利用预设的融合卷积核对该目标卷积区域进行卷积操作，生... 详细信息

标准号: CN113239899A

本公开提供了用于处理图像和生成卷积核的方法、路侧设备及云控平台，涉及计算机技术领域，特别涉及人工智能和计算机视觉技术。具体实现方案为：获取待处理图像的目标卷积区域；利用预设的融合卷积核对该目标卷积区域进行卷积操作，生成卷积结果，其中，该融合卷积核基于该目标卷积区域相对于该待处理图像的空间位置与预先训练得到的卷积核生成，该融合卷积核的尺寸与该目标卷积区域的尺寸一致；基于该卷积结果，生成该待处理图像对应的特征图。从而弥补了传统卷积对空间信息特征不区分的缺点，提升了卷积网络的特征表征能力。

关键词：卷积卷积核目标卷待处理图像融合计算机技术领域计算机视觉技术人工智能尺寸一致处理图像空间位置空间信息路侧设备特征表征特征图预设核对网络

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一种基于梯度优化的类激活映射方法及装置

一种基于梯度优化的类激活映射方法及装置

引用

作者：曾春艳严康王志锋万相奎冯世雄孔帅余琰夏诗言崔浩 430068 湖北省武汉市洪山区南李路28号

本发明涉及一种基于梯度优化的类激活映射方法及装置。首先将电气设备图像输入至已训练好的卷积神经网络提取目标卷积层的特征图，同时网络输出能预测该图像类别的分数，利用反向传播计算特征图相对于分数的梯度；对得到的梯度进行优化... 详细信息

标准号: CN114723049A

本发明涉及一种基于梯度优化的类激活映射方法及装置。首先将电气设备图像输入至已训练好的卷积神经网络提取目标卷积层的特征图，同时网络输出能预测该图像类别的分数，利用反向传播计算特征图相对于分数的梯度；对得到的梯度进行优化处理，并使所有梯度都转换为正梯度后得到正相关梯度，将正相关梯度进行全局平均池化操作得到权重，最后将权重与特征图线性结合，并进行上采样和归一化操作得到初始类激活图；将得到的初始类激活图与输入图像点乘后再送入卷积神经网络，经过softmax操作后得到分数；将的分数与初始类激活图相乘，ReLU操作后得到最后的类激活图。本发明通过优化梯度使类激活图中显著性区域更加集中。

关键词：激活特征图卷积神经网络正相关权重相乘归一化操作电气设备反向传播输入图像梯度优化图像输入网络输出线性结合优化处理目标卷上采样显著性映射池化点乘积层送入图像转换预测全局优化

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一种计算方法及计算装置

一种计算方法及计算装置

引用

作者：方兴赵雅倩 450018 河南省郑州市郑东新区心怡路278号16层1601室

本申请实施例公开了一种计算方法，用于提升计算效率，节约功耗。本申请实施例方法包括：计算装置对预置的卷积滤波器系数矩阵中的元素进行比较，得到卷积滤波器系数索引矩阵；所述计算装置根据所述卷积滤波器系数索引矩阵依次获取对应... 详细信息

标准号: CN109063822B

本申请实施例公开了一种计算方法，用于提升计算效率，节约功耗。本申请实施例方法包括：计算装置对预置的卷积滤波器系数矩阵中的元素进行比较，得到卷积滤波器系数索引矩阵；所述计算装置根据所述卷积滤波器系数索引矩阵依次获取对应的目标卷积滤波器系数；所述计算装置对预置的输入特征数据进行重排，得到重排后的输入特征数据；所述计算装置根据所述目标卷积滤波器系数和所述重排后的输入特征数据进行乘法运算，得到不同输入通道上的当前计算结果；若所述不同输入通道上的当前计算结果的累加和小于等于0，且所述不同输入通道上之后的滤波器系数为0或者负数时，所述计算装置确定输出特征的值为0。

关键词：计算装置卷积滤波器滤波器系数输入特征输入通道重排矩阵系数索引目标卷预置乘法运算计算效率输出特征系数矩阵累加和功耗申请节约

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一种卷积层量化方法及其装置

一种卷积层量化方法及其装置

引用

作者：韩凯杨朝晖王云鹤许春景 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

本申请公开了一种卷积层量化方法，应用于人工智能领域，包括：获取图像数据、标注值、第一卷积神经网络以及N个候选量化值，第一卷积神经网络包括目标卷积层，目标卷积层包括权重值，权重值对应于N个概率值，N个概率值中的每个概率值... 详细信息

标准号: CN111368972B

本申请公开了一种卷积层量化方法，应用于人工智能领域，包括：获取图像数据、标注值、第一卷积神经网络以及N个候选量化值，第一卷积神经网络包括目标卷积层，目标卷积层包括权重值，权重值对应于N个概率值，N个概率值中的每个概率值对应一个候选量化值，权重值为根据N个概率值和N个候选量化值确定的量化期望值；通过第一卷积神经网络对图像数据进行处理，得到第二卷积神经网络，第二卷积神经网络包括更新后的权重值；对更新后的权重值进行权重量化，得到第三卷积神经网络。本申请可以提高网络参数的更新精度。

关键词：卷积神经网络权重量化概率目标卷积层更新获取图像数据人工智能领域权重量化图像数据网络参数卷积申请标注应用

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图像增强方法、装置、计算机设备以及存储介质

图像增强方法、装置、计算机设备以及存储介质

引用

作者：徐露艳任文义 310051 浙江省杭州市滨江区西兴街道阡陌路459号A楼1602室

本申请涉及一种图像增强方法、装置、计算机设备以及存储介质。所述方法包括：根据传感器采集的原始图像确定模型训练图像；采用模型训练集训练原始卷积神经网络模型中的注意力模块，确定目标卷积神经网络模型；通过模型训练集对目标卷... 详细信息

标准号: CN118096562A

本申请涉及一种图像增强方法、装置、计算机设备以及存储介质。所述方法包括：根据传感器采集的原始图像确定模型训练图像；采用模型训练集训练原始卷积神经网络模型中的注意力模块，确定目标卷积神经网络模型；通过模型训练集对目标卷积神经网络模型进行训练，确定待验证卷积神经网络模型，通过模型验证集确定待验证卷积神经网络模型的模型损失函数，若模型损失函数是小于损失函数阈值。则通过模型测试集确定待验证卷积神经网络模型的模型性能指标，若模型性能指标满足预设的性能指标条件，则确定待验证卷积神经网络模型为图像增强模型；根据图像增强模型确定待处理图像的增强图像。上述方案，可以在极端的低光照条件下获得高质量的增强图像。

关键词：卷积神经网络模型训练损失函数图像增强验证神经网络模型增强图像目标卷传感器采集待处理图像低光照条件计算机设备存储介质模型测试模型确定模型验证原始图像指标满足指标条件预设注意力图像申请

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一种分尺度提取掩码特征的实例分割方法

一种分尺度提取掩码特征的实例分割方法

引用

作者：朱皞罡安山杨汀阳 100191 北京市海淀区学院路37号

本发明公开了一种分尺度提取掩码特征的实例分割方法，所述方法包括，基于预设实例分割模型的骨干神经网络获取待处理图像的多个不同尺寸的特征图；基于所述预设实例分割模型的掩码卷积核分支与所述特征图确定各个所述特征图的卷积核参... 详细信息

标准号: CN112465801B

本发明公开了一种分尺度提取掩码特征的实例分割方法，所述方法包括，基于预设实例分割模型的骨干神经网络获取待处理图像的多个不同尺寸的特征图；基于所述预设实例分割模型的掩码卷积核分支与所述特征图确定各个所述特征图的卷积核参数；基于所述预设实例分割模型的分尺度掩码特征图分支与所述特征图确定所述待处理图像的多个掩码特征图；根据同一语义类别的各个所述掩码特征图与目标卷积核参数生成实例掩码，并基于所述实例掩码对待处理图像进行分割，所述目标卷积核参数为所述卷积核参数中与所述扩张卷积分支的扩张率对应的卷积核参数，从而提升分割网络对目标尺度变化的鲁棒性，并进一步提高图像实例分割的精确度。

关键词：特征图掩码卷积核分割模型预设分割待处理图像核参数目标卷尺度语义处理图像目标尺度神经网络鲁棒性图像网络

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