基于样本选择和自适应难例挖掘的弱监督目标检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202010108427.9

申请日：

2020-02-21

公开(公告)号：

CN111275044A

公开(公告)日：

2020-06-12

发明(设计)人：

程塨杨钧宇高德成韩军伟郭雷

申请人：

申请人地址：

710072 陕西省西安市友谊西路127号

IPC主分类号：

G06K932

IPC分类号：

G06K946 G06N304 G06N308

代理机构：

西北工业大学专利中心 61204

代理人：

常威威

法律状态：

公开

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
2020-06-12	公开	公开
2022-08-26	发明专利申请公布后的视为撤回	发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06K 9/32 申请公布日:20200612
2020-07-07	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/32 申请日:20200221

共 50 条

[1]

一种基于在线难易样本挖掘的弱监督目标检测方法 [P].

许金泉 ;

王振宁 ;

王溢 ;

蔡碧颖 .

中国专利 :CN112215252A ,2021-01-12

[2]

基于难样本挖掘的机场检测方法 [P].

张浩鹏 ;

姜志国 ;

蔡博文 ;

赵丹培 ;

谢凤英 ;

史振威 ;

尹继豪 ;

罗晓燕 .

中国专利 :CN107665351B ,2018-02-06

[3]

基于深度学习的边框回归的端到端弱监督目标检测方法 [P].

颜成钢 ;

韩顾稳 ;

徐俊 ;

姚霆 ;

梅涛 ;

孙垚棋 ;

张继勇 ;

张勇东 .

中国专利 :CN110533067A ,2019-12-03

[4]

基于自适应样本选择策略的视频异常检测方法 [P].

关佶红 ;

汪洋 ;

李文根 ;

张毅超 .

中国专利 :CN117423026A ,2024-01-19

[5]

基于自适应实例分类器细化的弱监督目标检测方法与系统 [P].

吴志昊 ;

徐勇 .

中国专利 :CN112464877A ,2021-03-09

[6]

基于自适应实例分类器细化的弱监督目标检测方法与系统 [P].

吴志昊 ;

徐勇 ;

曹士平 .

中国专利 :CN112464877B ,2024-11-19

[7]

多尺度自适应目标检测方法、系统和设备 [P].

刘祺 ;

杜桂明 ;

王焕杰 ;

张硕 ;

李艳艳 ;

孙佳蓓 .

中国专利 :CN119992054A ,2025-05-13

[8]

一种基于正负样本均衡的弱监督目标检测方法 [P].

阮颖颖 ;

龚小谨 .

中国专利 :CN113378829B ,2021-09-10

[9]

基于双注意力擦除和注意力信息聚合的弱监督目标检测方法 [P].

龚声蓉 ;

宋鹏鹏 ;

应文豪 ;

王朝晖 .

中国专利 :CN114818920A ,2022-07-29

[10]

基于双注意力擦除和注意力信息聚合的弱监督目标检测方法 [P].

龚声蓉 ;

宋鹏鹏 ;

应文豪 ;

王朝晖 .

中国专利 :CN114818920B ,2024-08-20

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