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用于图像分类的不确定性引导的半监督神经网络训练

被引：0
申请号：
CN202180008109.8
申请日：
2021-01-04
公开(公告)号：
CN114945951A
公开(公告)日：
2022-08-26
发明(设计)人：
S·塞戴 B·J·安东尼 R·加纳维
申请人：
申请人地址：
美国纽约阿芒克
IPC主分类号：
G06V10764
IPC分类号：
G06V10774 G06V1082 G06T700 G06N304 G06N308
代理机构：
北京市金杜律师事务所 11256
代理人：
丁君军
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
2022-08-26 公开 公开
2022-09-13 实质审查的生效 实质审查的生效 IPC(主分类):G06V 10/764 申请日:20210104
共 50 条
[1]
用于图像分类的不确定性引导的半监督神经网络训练 [P]. 
S·塞戴 ;
B·J·安东尼 ;
R·加纳维 .
美国专利 :CN114945951B ,2025-09-09
[2]
对神经网络不确定性的校准 [P]. 
M·卡西姆斯贝提 ;
M·卡格 ;
C·威尔特 .
德国专利 :CN120898206A ,2025-11-04
[3]
用于估计神经网络的全局不确定性的方法 [P]. 
O·维勒斯 ;
S·祖德霍尔特 ;
S·拉法特尼亚 ;
S·阿布雷希特 .
中国专利 :CN112149821A ,2020-12-29
[4]
用于借助神经网络估计模型不确定性的方法和神经网络的架构 [P]. 
M·沃尔普 ;
G·纽曼 .
德国专利 :CN119452370A ,2025-02-14
[5]
借助神经网络估计模型不确定性的方法和神经网络的架构 [P]. 
G·纽曼 ;
M·沃尔普 .
德国专利 :CN117422105A ,2024-01-19
[6]
用于训练集成神经网络设备以评估预测不确定性的系统 [P]. 
G·高丁 ;
R·范德尔森 ;
F·拉瓦锡 ;
J·赫尔赞 .
:CN117501280A ,2024-02-02
[7]
神经网络的半监督训练 [P]. 
菲利普·霍伊瑟 ;
亚历山大·莫德温特塞夫 .
中国专利 :CN109952583A ,2019-06-28
[8]
对任务神经网络的输出的不确定性的快速估计 [P]. 
L·高尔霍夫 ;
B·朱 ;
C·朔恩 .
德国专利 :CN118535881A ,2024-08-23
[9]
神经网络模型的不确定性估计方法及其相关设备 [P]. 
赵杰 ;
黄增荣 ;
解壁伟 ;
李兴权 .
中国专利 :CN116307216B ,2025-09-16
[10]
基于混合密度神经网络的断层不确定性形态建模方法 [P]. 
李明超 ;
张佳文 ;
韩帅 ;
赵文超 .
中国专利 :CN114882185A ,2022-08-09
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