基于深度学习的边框回归的端到端弱监督目标检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201910660518.0

申请日：

2019-07-22

公开(公告)号：

CN110533067A

公开(公告)日：

2019-12-03

发明(设计)人：

颜成钢韩顾稳徐俊姚霆梅涛孙垚棋张继勇张勇东

申请人：

申请人地址：

310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06K946 G06K966 G06N304 G06N308

代理机构：

杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240

代理人：

朱月芬

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
2019-12-27	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20190722
2019-12-03	公开	公开
2021-09-03	发明专利申请公布后的驳回	发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K 9/62 申请公布日:20191203

共 50 条

[1]

基于端到端多任务深度学习的车牌检测方法 [P].

王琦 ;

李学龙 ;

张聪 .

中国专利 :CN110334709B ,2019-10-15

[2]

基于端到端深度学习的帕金森语音检测方法 [P].

全昌勤 ;

吴玲玉 ;

凌云 ;

陈仲略 ;

任康 ;

罗志伟 ;

马凌燕 .

中国专利 :CN116453542B ,2025-08-26

[3]

一种基于显著性指导的端到端的弱监督目标检测方法 [P].

赖百胜 ;

龚小谨 .

中国专利 :CN107203781B ,2017-09-26

[4]

基于深度学习的弱监督目标检测方法及系统 [P].

蒋万川 .

中国专利 :CN114581826B ,2024-09-27

[5]

基于深度学习的弱监督目标检测方法及系统 [P].

蒋万川 .

中国专利 :CN114581826A ,2022-06-03

[6]

基于深度学习的端到端乐谱音符识别方法 [P].

黄志清 ;

贾翔 ;

王师凯 ;

张煜森 .

中国专利 :CN110852375A ,2020-02-28

[7]

基于图像属性学习的弱监督目标检测方法 [P].

宋凌云 ;

李伟 ;

尚学群 ;

彭杨柳 ;

李建鳌 ;

俞梦真 ;

贺梦婷 ;

李战怀 .

中国专利 :CN112861917B ,2021-05-28

[8]

基于端对端深度学习的目标检测与语义分割的并行方法 [P].

胡海峰 ;

尹靓璐 .

中国专利 :CN109543754A ,2019-03-29

[9]

基于弱监督信息的深度学习图像目标映射及定位方法 [P].

田永鸿 ;

李宗贤 ;

史业民 ;

曾炜 ;

王耀威 .

中国专利 :CN108764292B ,2018-11-06

[10]

基于深度学习的无监督端到端的驾驶环境感知方法 [P].

陈宗海 ;

洪洋 ;

王纪凯 ;

戴德云 ;

赵皓 ;

包鹏 ;

江建文 .

中国专利 :CN111105432A ,2020-05-05

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