基于深度学习进行超像素生成和图像分割的方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202011011878.7

申请日：

2020-09-23

公开(公告)号：

CN112241965A

公开(公告)日：

2021-01-19

发明(设计)人：

李亮王凯李亚军彭俊杰

申请人：

申请人地址：

300072 天津市南开区卫津路92号

IPC主分类号：

G06T7136

IPC分类号：

G06K962 G06N304 G06N308

代理机构：

天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201

代理人：

刘国威

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
2021-02-05	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/136 申请日:20200923
2021-01-19	公开	公开

共 50 条

[1]

基于深度学习和超像素分割的大田稻穗分割方法 [P].

段凌凤 ;

杨万能 ;

叶军立 ;

王康 ;

熊立仲 ;

陈国兴 .

中国专利 :CN107316289A ,2017-11-03

[2]

基于深度学习和超像素分割的复材超声图像缺陷检测方法 [P].

许艾明 ;

黎小华 ;

刘倍铭 ;

王飞扬 ;

方亿 ;

宁斯岚 .

中国专利 :CN113298809B ,2021-08-24

[3]

一种基于超像素聚类的图像分割方法 [P].

王海贤 ;

周宝 .

中国专利 :CN105118049A ,2015-12-02

[4]

一种基于深度学习的超像素分割方法 [P].

马伟 ;

李鹏 .

中国专利 :CN112419325B ,2025-01-10

[5]

基于超像素自动标注的深度学习共分割方法 [P].

高巍 ;

郭家明 ;

李著文 .

中国专利 :CN109427068A ,2019-03-05

[6]

一种基于深度学习的超像素分割方法 [P].

马伟 ;

李鹏 .

中国专利 :CN112419325A ,2021-02-26

[7]

基于超像素和深度学习的阴道细菌分割与分类系统 [P].

汪天富 ;

雷柏英 ;

宋有义 ;

曾忠铭 ;

倪东 ;

陈思平 .

中国专利 :CN103914841B ,2014-07-09

[8]

基于深度学习的图像分割方法、装置、设备、存储介质 [P].

吕海 ;

卢峻杰 ;

苏志海 ;

王云飞 ;

陈子扬 ;

黄成颉 ;

汪钰涵 .

中国专利 :CN119477936A ,2025-02-18

[9]

基于超像素主动学习和半监督学习策略的图像瑕疵分割方法 [P].

程良伦 ;

胡文韬 ;

吴文昊 ;

黄国恒 .

中国专利 :CN114758133B ,2025-04-15

[10]

基于超像素主动学习和半监督学习策略的图像瑕疵分割方法 [P].

程良伦 ;

胡文韬 ;

吴文昊 ;

黄国恒 .

中国专利 :CN114758133A ,2022-07-15

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