一种基于多尺度显著特征融合的弱监督图像目标定位方法

被引：0

申请号：

CN202211201019.3

申请日：

2022-09-28

公开(公告)号：

CN115546466A

公开(公告)日：

2022-12-30

发明(设计)人：

李建强刘小玲刘朝磊赵琳娜刘素芹徐曦赵青

申请人：

申请人地址：

100124 北京市朝阳区平乐园100号

IPC主分类号：

G06V1024

IPC分类号：

G06V1025 G06V10764 G06V1080

代理机构：

北京思海天达知识产权代理有限公司 11203

代理人：

刘萍

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
2023-01-20	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06V 10/24 申请日:20220928
2022-12-30	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于多尺度特征卷积神经网络的目标定位方法 [P].

孙俊 ;

周以鹏 ;

吴豪 ;

吴小俊 ;

方伟 ;

陈祺东 ;

李超 ;

游琪 ;

冒钟杰 .

中国专利 :CN110009679B ,2019-07-12

[2]

基于多尺度特征融合的遥感图像显著目标检测方法及装置 [P].

李旭滨 ;

赵翔 ;

陈吉胜 .

中国专利 :CN112861795A ,2021-05-28

[3]

一种基于多尺度特征动态融合的显著性目标检测方法 [P].

孙延光 ;

夏晨星 ;

段松松 ;

张海涛 .

中国专利 :CN113139544A ,2021-07-20

[4]

一种弱监督的卷积神经网络图像目标定位方法 [P].

罗杨 ;

濮希同 ;

骆春波 ;

徐加朗 ;

张赟疆 ;

韦仕才 ;

许燕 .

中国专利 :CN112509046A ,2021-03-16

[5]

一种弱监督显著目标检测方法 [P].

杨巧宁 ;

郑嘉豪 .

中国专利 :CN118053043A ,2024-05-17

[6]

基于类重激活映射图的弱监督图像目标定位分析系统 [P].

张玥杰 ;

徐际岚 ;

刘靖正 .

中国专利 :CN115311449A ,2022-11-08

[7]

一种基于多尺度特征融合的边缘检测方法 [P].

赵龙阳 ;

刘鑫棠 ;

徐智 ;

孟瑞敏 ;

赵旺材 ;

范芷澜 .

中国专利 :CN119832017A ,2025-04-15

[8]

一种基于多模态的弱监督目标定位方法 [P].

张洋 ;

何伟钊 .

中国专利 :CN117274690B ,2025-12-19

[9]

一种基于特征扩展性学习的弱监督目标定位方法 [P].

曹刘娟 ;

陈志威 .

中国专利 :CN113838130A ,2021-12-24

[10]

一种基于多尺度注意力特征融合的DETR遥感目标检测方法 [P].

尹海涛 ;

朱竹昀 .

中国专利 :CN120375204A ,2025-07-25

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