基于多层次自适应特征融合类增量学习的图像分类方法

被引：0

申请号：

CN202210253528.4

申请日：

2022-03-15

公开(公告)号：

CN114612721A

公开(公告)日：

2022-06-10

发明(设计)人：

杨若瑜周子杰

申请人：

申请人地址：

210046 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号

IPC主分类号：

G06V10764

IPC分类号：

G06V10774 G06V1082 G06K962 G06N304 G06N308

代理机构：

江苏圣典律师事务所 32237

代理人：

胡建华

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
2022-06-10	公开	公开
2022-06-28	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06V 10/764 申请日:20220315

共 50 条

[1]

基于多层次自适应特征融合类增量学习的图像分类方法 [P].

杨若瑜 ;

周子杰 .

中国专利 :CN114612721B ,2025-01-07

[2]

基于多层次知识蒸馏类增量学习方法 [P].

胡永利 ;

刘梦婷 ;

姜华杰 ;

冯林聪 ;

尹宝才 .

中国专利 :CN117494790A ,2024-02-02

[3]

基于原型学习的类增量图像分类方法 [P].

许可乐 ;

林增鸣 ;

冯大为 ;

钟帅 ;

高梓健 ;

丁博 ;

毛新军 .

中国专利 :CN119693710A ,2025-03-25

[4]

一种基于多尺度多层次融合的图像分类方法 [P].

万玉钗 ;

刘峡壁 ;

王穆荣 ;

郑中枢 ;

朱正 ;

赵心明 .

中国专利 :CN112163599A ,2021-01-01

[5]

基于多层次模式子块划分的图像分类方法 [P].

丁洪富 ;

吕煊 ;

李爱迪 ;

杨凯 ;

刘俸才 ;

许汀汀 .

中国专利 :CN103824079B ,2014-05-28

[6]

基于间隔自适应特征选择融合的宫颈细胞图像分类方法 [P].

赵理莉 ;

管致锦 ;

杨晋朝 .

中国专利 :CN111860591A ,2020-10-30

[7]

基于提示微调的类增量学习图像分类方法、设备和介质 [P].

李伟伟 ;

陈红阳 .

中国专利 :CN117611922A ,2024-02-27

[8]

基于类增量学习模型的图像分类方法、装置、设备及介质 [P].

戴伟伟 ;

李诗阳 ;

谷洋 .

中国专利 :CN120976644A ,2025-11-18

[9]

一种基于多层次内容描述的图像分类方法 [P].

李浩 ;

彭宇新 .

中国专利 :CN101923653B ,2010-12-22

[10]

基于类增量学习的图像分类模型及其训练方法、分类方法 [P].

黄礼泊 ;

安竹林 ;

赵嘉瑞 ;

徐勇军 .

中国专利 :CN119888324A ,2025-04-25

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