基于深度学习的细粒度图像识别方法和装置

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201911193231.8

申请日：

2019-11-28

公开(公告)号：

CN111027605A

公开(公告)日：

2020-04-17

发明(设计)人：

宋波

申请人：

申请人地址：

100000 北京市朝阳区朝外大街22号5层521室

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06N304 G06N308

代理机构：

北京万思博知识产权代理有限公司 11694

代理人：

孙黎生

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
2020-05-12	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20191128
2020-04-17	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于深度学习的鱼类细粒度图像识别方法 [P].

葛艳 ;

张亚婷 ;

李海涛 .

中国专利 :CN112926652A ,2021-06-08

[2]

一种基于深度学习的网络监督细粒度图像识别方法和系统 [P].

林坚满 ;

陈添水 ;

林坚涛 ;

杨志景 .

中国专利 :CN115496948A ,2022-12-20

[3]

一种基于深度学习的网络监督细粒度图像识别方法和系统 [P].

林坚满 ;

陈添水 ;

林坚涛 ;

杨志景 .

中国专利 :CN115496948B ,2025-06-27

[4]

基于多粒度对抗损失的细粒度图像识别方法 [P].

杜吉祥 ;

王莹莹 ;

张洪博 ;

翟传敏 ;

黄政 .

中国专利 :CN112733912A ,2021-04-30

[5]

基于偏标签学习的网络监督细粒度图像识别方法 [P].

魏秀参 ;

许玉燕 .

中国专利 :CN115170813B ,2025-09-12

[6]

基于度量学习的小样本细粒度图像识别方法 [P].

时维国 ;

胡连江 ;

宋存利 .

中国专利 :CN118982708A ,2024-11-19

[7]

基于细粒度图像的图像识别方法、装置、介质及设备 [P].

张宝华 ;

高子翔 ;

董方 ;

王月明 ;

高键 ;

刘新 ;

杨锐 .

中国专利 :CN109409384A ,2019-03-01

[8]

细粒度特征提取方法、细粒度图像识别方法及相关装置 [P].

芮挺 ;

杜依南 ;

方虎生 ;

杨成松 ;

刘恂 ;

王东 ;

郑南 ;

任俊宏 ;

曾拥华 ;

孙毛毛 ;

杜晓明 .

中国专利 :CN117746054A ,2024-03-22

[9]

一种细粒度图像识别方法 [P].

余鹰 ;

汤洪 ;

钱进 ;

蔡震 .

中国专利 :CN114445660A ,2022-05-06

[10]

基于深度学习的虫草细粒度图像分类识别方法及装置 [P].

毛霖 ;

张帆 ;

陈海军 ;

齐佰剑 ;

陈艳艳 ;

黄德民 .

中国专利 :CN118135344B ,2024-08-16

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