基于改进深度可分离卷积神经网络的图像着色方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202011420684.2

申请日：

2020-12-07

公开(公告)号：

CN112489164A

公开(公告)日：

2021-03-12

发明(设计)人：

徐昱琨王清华李振华

申请人：

申请人地址：

210094 江苏省南京市孝陵卫200号

IPC主分类号：

G06T1140

IPC分类号：

G06N304

代理机构：

南京理工大学专利中心 32203

代理人：

陈鹏

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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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
2021-03-30	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 11/40 申请日:20201207
2021-03-12	公开	公开

共 50 条

[1]

基于深度可分离卷积神经网络的织物疵点检测方法 [P].

刘洲峰 ;

李春雷 ;

崔建 ;

丁淑敏 ;

朱永胜 ;

魏苗苗 .

中国专利 :CN110930387A ,2020-03-27

[2]

基于深度可分离卷积神经网络的电线的训练方法和检测方法 [P].

李元祥 ;

刘嘉玮 ;

龚政 ;

庹红娅 ;

周拥军 .

中国专利 :CN109543595B ,2019-03-29

[3]

基于深度可分离卷积神经网络的SAR图像自动目标识别方法 [P].

魏雪云 ;

梅树彬 .

中国专利 :CN113177465A ,2021-07-27

[4]

深度可分离卷积神经网络处理架构/方法/系统及介质 [P].

汪辉 ;

丁伟 ;

祝永新 ;

田犁 ;

黄尊恺 .

中国专利 :CN109284817B ,2019-01-29

[5]

基于深度可分离卷积神经网络的UHPC预制件质量检测方法 [P].

李丹 ;

吴得川 ;

毛强浪 ;

徐耀东 ;

赵兵 ;

徐迅 .

中国专利 :CN117011295B ,2024-01-23

[6]

基于深度可分离卷积神经网络的脱机手写汉字识别方法 [P].

应自炉 ;

陈鹏飞 ;

朱健菲 ;

陈俊娟 ;

甘俊英 ;

翟懿奎 .

中国专利 :CN108875696A ,2018-11-23

[7]

基于惯性传感器的深度可分离卷积神经网络跌倒检测方法 [P].

程飞燕 ;

胡军 ;

胡澎 ;

阮志康 ;

刘萌 .

中国专利 :CN118873131A ,2024-11-01

[8]

基于多通道可分离卷积神经网络的MR脑部图像分割方法 [P].

魏颖 ;

郭彤宇 ;

王博 ;

刘悦 .

中国专利 :CN110136145A ,2019-08-16

[9]

一种深度可分离卷积神经网络加速器架构 [P].

孙宏滨 ;

任杰 ;

李宝婷 ;

张旭翀 ;

汪航 ;

郑南宁 .

中国专利 :CN111898733A ,2020-11-06

[10]

深度可分离卷积神经网络的微波滤波器耦合矩阵提取方法 [P].

申岳飞 ;

秦婵婵 ;

王建威 ;

张中宇 ;

郑晓吉 ;

宋丹 ;

赵长健 ;

崔幸陈 ;

赵雨佳 ;

尚磊 .

中国专利 :CN121234741A ,2025-12-30

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