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基于反标签学习的半监督少样本图像分类学习方法及系统

被引：0
申请号：
CN202211106572.9
申请日：
2022-09-12
公开(公告)号：
CN115439715A
公开(公告)日：
2022-12-06
发明(设计)人：
魏秀参 徐赫洋
申请人：
申请人地址：
210094 江苏省南京市孝陵卫200号
IPC主分类号：
G06V10774
IPC分类号：
G06V10764 G06V1082
代理机构：
南京理工大学专利中心 32203
代理人：
陈鹏
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
2022-12-06 公开 公开
2022-12-23 实质审查的生效 实质审查的生效 IPC(主分类):G06V 10/774 申请日:20220912
共 50 条
[1]
基于反标签学习的半监督少样本图像分类学习方法及系统 [P]. 
徐赫洋 ;
魏秀参 .
中国专利 :CN115439715B ,2025-11-21
[2]
基于元学习的少样本图像情感分类方法 [P]. 
周帆 ;
曹丞泰 ;
钟婷 ;
王天亮 .
中国专利 :CN112613556B ,2021-04-06
[3]
基于少样本学习的图像分类方法 [P]. 
陈再良 ;
张景昊 ;
沈海澜 ;
张健 .
中国专利 :CN117557868A ,2024-02-13
[4]
基于模型无关元学习的无监督少样本图像分类方法、系统及存储介质 [P]. 
洪楷铎 ;
郑伟诗 .
中国专利 :CN112861995A ,2021-05-28
[5]
寻找可靠的异常数据中心的半监督少样本图像分类方法 [P]. 
熊盛武 ;
连洁雅 ;
王豪杰 ;
曹丹凤 .
中国专利 :CN110942091A ,2020-03-31
[6]
基于提示调优的师生架构半监督学习小样本图像分类方法 [P]. 
武港山 ;
刘源 ;
任桐炜 .
中国专利 :CN118608828A ,2024-09-06
[7]
基于自适应图的半监督核宽度分类学习方法及设备 [P]. 
郭宇 ;
熊钰 ;
王一诺 ;
张秋光 ;
王飞 .
中国专利 :CN113705633A ,2021-11-26
[8]
一种基于深度学习和半监督自学习结合的小样本学习方法 [P]. 
朱兆亚 ;
朱吕甫 .
中国专利 :CN115345274A ,2022-11-15
[9]
一种保持图像分类稀疏结构的迁移分类学习方法 [P]. 
赵丹 ;
汪云云 .
中国专利 :CN107895177B ,2018-04-10
[10]
一种基于自监督学习的小样本图像分类方法及系统 [P]. 
王蕊 ;
施璠 ;
操晓春 .
中国专利 :CN113963165B ,2024-08-02
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