以合成图像训练机器学习模型

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201980017200.9

申请日：

2019-03-19

公开(公告)号：

CN111819583A

公开(公告)日：

2020-10-23

发明(设计)人：

I·赖利贺力 S·梵卡泰若曼 M·科瓦尔斯基 A·希迪

申请人：

申请人地址：

美国加利福尼亚州

IPC主分类号：

G06N2000

IPC分类号：

G06N304 G06N308 G06T700 G06F30482 G06K962 G06K946

代理机构：

北京律盟知识产权代理有限责任公司 11287

代理人：

刘丽楠

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
2021-03-16	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 20/00 申请日:20190319
2020-10-23	公开	公开

共 50 条

[1]

用于使用合成缺陷图像训练机器学习模型的方法和系统 [P].

I·赖利 ;

贺力 ;

S·梵卡泰若曼 ;

M·科瓦尔斯基 ;

A·希迪 .

美国专利 :CN111819583B ,2024-06-04

[2]

生成合成图像和/或基于合成图像训练机器学习模型 [P].

S·欣特斯托伊瑟 ;

T·海贝尔 .

美国专利 :CN119991898A ,2025-05-13

[3]

生成用于训练机器学习模型的合成图像 [P].

K·A·劳贝 ;

J·波尔格斯 ;

S-I·成 .

德国专利 :CN120976031A ,2025-11-18

[4]

生成合成图像和/或基于合成图像训练（一个或多个）机器学习模型 [P].

S.欣特斯托伊瑟 ;

T.海贝尔 .

中国专利 :CN112313713A ,2021-02-02

[5]

生成合成图像和/或基于合成图像训练（一个或多个）机器学习模型 [P].

S.欣特斯托伊瑟 ;

T.海贝尔 .

美国专利 :CN112313713B ,2025-01-07

[6]

使用机器学习检测合成图像内的组成图像 [P].

菲利普·帕维蒂克 ;

梁竞康 ;

德米特里·托奇尔金 .

中国专利 :CN108305299A ,2018-07-20

[7]

训练机器学习模型 [P].

L·科米劳斯基 ;

S·库查茨克 ;

K·卡特 ;

D·赖茨卡 .

美国专利 :CN117355849A ,2024-01-05

[8]

训练机器学习模型 [P].

米沙·万·雷·德尼尔 ;

汤姆·绍尔 ;

马尔钦·安德里霍维奇 ;

若昂·费迪南多·戈梅斯·德弗雷塔斯 ;

塞尔吉奥·戈梅斯·科梅纳雷霍 ;

马修·威廉·霍夫曼 ;

戴维·本杰明·普福 .

中国专利 :CN109313721A ,2019-02-05

[9]

训练机器学习模型 [P].

M.根德隆-贝勒马尔 ;

J.L.梅尼克 ;

A.B.格雷夫斯 ;

K.卡沃克库格鲁 ;

R.穆诺斯 .

中国专利 :CN110520871A ,2019-11-29

[10]

修改机器学习模型以混淆机器学习模型的特性 [P].

纳希德·法哈迪加拉蒂 ;

马修·罗伊斯·马克威尔 .

美国专利 :CN119563178A ,2025-03-04

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