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巡检图片的类别标注方法、装置、电子设备和存储介质
巡检图片的类别标注方法、装置、电子设备和存储介质
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作者： 黄文德 彭炎华 严云 赵峰 李彬 杨家生 511400 广东省广州市番禺区大石街石北工业路684号(巨大创意产业园)12栋501、502、503、510号
本申请实施例提供一种巡检图片的类别标注方法、装置、电子设备和存储介质，通过获取待标注图片，将待标注图片与模板图片库中的模板图片进行匹配，确定与待标注图片匹配的目标模板图片，模板图片是由登录用户对监测平台的图片验证码进... 详细信息
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基于混合图模型的图像序列类别标注方法
基于混合图模型的图像序列类别标注方法
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作者： 黄文琦 龚小谨 刘济林 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
本发明公开了一种基于混合图模型的图像序列类别标注方法，包括：对图像序列进行超像素分割，对超像素进行特征描述；对连续两帧图像进行帧间超像素的最近邻匹配；基于单帧图像超像素间空间域的邻接关系和多帧图像超像素间时间域的匹配... 详细信息
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建筑类别标注方法、装置、设备及存储介质
建筑类别标注方法、装置、设备及存储介质
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作者： 吕威 王凌青 柏敬思 夏爽 100033 北京市西城区金融大街21号
本申请提供一种建筑类别标注方法、装置、设备及存储介质，该方法通过获取待标注区域的图像数据；对图像数据进行特征提取，得到至少一个特征向量；根据特征向量，对待标注区域进行建筑类别标注。在对建筑进行标注时，对待标注区域的图... 详细信息
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基于作者-流派主题模型的遥感图像自动类别标注方法
基于作者-流派主题模型的遥感图像自动类别标注方法
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作者： 李宏亮 罗旺 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
本发明提供一种在区域类别较多，不同区域之间特征相似情况下提高类别标注精度的遥感图像自动类别标注方法。基于作者-流派主题模型的遥感图像自动类别标注方法，包括步骤：一、训练与作者-流派主题模型生成步骤；二、遥感图像的视觉单... 详细信息
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基于混合图模型的图像序列类别标注方法
基于混合图模型的图像序列类别标注方法
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作者： 黄文琦 龚小谨 刘济林 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
本发明公开了一种基于混合图模型的图像序列类别标注方法，包括：对图像序列进行超像素分割，对超像素进行特征描述；对连续两帧图像进行帧间超像素的最近邻匹配；基于单帧图像超像素间空间域的邻接关系和多帧图像超像素间时间域的匹配... 详细信息
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一种中文电子病历的命名实体类别标注方法与系统
一种中文电子病历的命名实体类别标注方法与系统
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作者： 杜金莲 许言 金雪云 苏航 王丹 100124 北京市朝阳区平乐园100号
本发明公开了一种中文电子病历的命名实体类别标注方法与系统，本发明主要解决如何基于联合神经网络模型在多分类问题下更准确地对中文电子病历中的命名实体进行识别和标注。主要包括：获取中文词语的词向量表示、基于HmapCNN模型对实... 详细信息
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巡检图片的类别标注方法、装置、电子设备和存储介质
巡检图片的类别标注方法、装置、电子设备和存储介质
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作者： 黄文德 彭炎华 严云 赵峰 李彬 杨家生 511400 广东省广州市番禺区大石街石北工业路684号(巨大创意产业园)12栋501、502、503、510号
本申请实施例提供一种巡检图片的类别标注方法、装置、电子设备和存储介质，通过获取待标注图片，将待标注图片与模板图片库中的模板图片进行匹配，确定与待标注图片匹配的目标模板图片，模板图片是由登录用户对监测平台的图片验证码进... 详细信息
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一种精确的语料类别标注方法及装置
一种精确的语料类别标注方法及装置
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作者： 李成洲 徐兴军 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦
本发明提供了一种精确的语料类别标注方法及装置，其中所述方法包括：A.将具有初始标注类别的全部语料分为n份，其中1份语料作为校验语料，其余n-1份语料作为训练语料，且n为大于1的正整数；B.提取训练语料的代表性特征；C.对训练语料... 详细信息
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一种文本类别标注的方法、电子设备和可读存储介质
一种文本类别标注的方法、电子设备和可读存储介质
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作者： 过弋 张振豪 王志宏 樊振 韩美琪 王家辉 200237 上海市徐汇区梅陇路130号
本发明实施例涉及计算机技术领域，公开了一种针对文本层次结构的类别标注的方法、电子设备和可读存储介质。本发明中文本类别标注的方法，包括：结合认知因子搜索待标注文本对应的候选类别；根据候选类别，确定分类模型，分类模型根据... 详细信息
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一种基于残差卷积网络的水生生物类别电子标注方法
一种基于残差卷积网络的水生生物类别电子标注方法
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作者： 周志宇 温景淇 刘鸣炫 310018 浙江省杭州市下沙高教园区浙江理工大学计算机学院
本发明针对水生生物分类中存在的问题，提出了一种基于卷积神经网络、前馈神经网络以及优化算法的水生生物类别电子标注方法。使用ILSVRC2012的和水下相关的部分数据集对Resnet101神经网络进行迁移学习，使其对水下物体分类更加准确，用... 详细信息
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