基于改进自监督特征学习的摄影图像美学风格分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202111393879.7

申请日：

2021-11-23

公开(公告)号：

CN114140645B

公开(公告)日：

2024-04-05

发明(设计)人：

张桦包尔权张灵均吴以凡叶挺聪苟若芸

申请人：

杭州电子科技大学

申请人地址：

310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06V10/774 G06N3/0895 G06N3/0442

代理机构：

杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240

代理人：

朱月芬

法律状态：

授权

国省代码：

浙江省杭州市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-04-05	授权	授权

共 50 条

[1]

基于改进自监督特征学习的摄影图像美学风格分类方法 [P].

张桦 ;

包尔权 ;

张灵均 ;

吴以凡 ;

叶挺聪 ;

苟若芸 .

中国专利 :CN114140645A ,2022-03-04

[2]

基于自监督学习与深度森林的摄影图像美学风格分类方法 [P].

张灵均 ;

包尔权 ;

张桦 ;

吴以凡 ;

苟若芸 .

中国专利 :CN114299336A ,2022-04-08

[3]

基于自监督学习与深度森林的摄影图像美学风格分类方法 [P].

张灵均 ;

包尔权 ;

张桦 ;

吴以凡 ;

苟若芸 .

中国专利 :CN114299336B ,2025-12-12

[4]

基于判别特征学习和熵的深度半监督图像分类方法 [P].

石伟伟 ;

王星 ;

黑新宏 ;

王晓帆 ;

贾萌 ;

鲁晓锋 ;

费蓉 .

中国专利 :CN114781526A ,2022-07-22

[5]

基于判别特征学习和熵的深度半监督图像分类方法 [P].

石伟伟 ;

王星 ;

黑新宏 ;

王晓帆 ;

贾萌 ;

鲁晓锋 ;

费蓉 .

中国专利 :CN114781526B ,2024-09-24

[6]

基于自监督学习的图像分类方法及系统 [P].

刘嵩 ;

舒琦慧 .

中国专利 :CN110909820A ,2020-03-24

[7]

一种基于无监督特征学习的图像分类方法 [P].

聂飞平 ;

陆继韬 ;

王榕 ;

李学龙 .

中国专利 :CN111401434A ,2020-07-10

[8]

一种基于无监督特征学习的图像分类方法 [P].

聂飞平 ;

陆继韬 ;

王榕 ;

李学龙 .

中国专利 :CN111401434B ,2024-03-08

[9]

基于改进CNN的简单学习框架的图像分类方法 [P].

李孝杰 ;

吴锡 ;

伍贤宇 ;

何嘉 ;

王强 ;

史沧红 ;

郭峰 ;

罗超 .

中国专利 :CN109325514A ,2019-02-12

[10]

基于显著性指导非监督特征学习的图像分类方法 [P].

陈霜霜 ;

刘惠义 ;

曾晓勤 ;

孟志伟 .

中国专利 :CN105426919A ,2016-03-23

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