基于深度学习的特征和最大置信路径的图像分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201510438236.8

申请日：

2015-07-23

公开(公告)号：

CN104992191A

公开(公告)日：

2015-10-21

发明(设计)人：

曲延云卢畅

申请人：

申请人地址：

361005 福建省厦门市思明南路422号

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

代理机构：

厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200

代理人：

马应森

法律状态：

专利权的终止

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
2021-07-06	专利权的终止	未缴年费专利权终止 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20150723 授权公告日:20180126 终止日期:20200723
2015-10-21	公开	公开
2018-01-26	授权	授权
2015-11-18	实质审查的生效	实质审查的生效号牌文件类型代码:1604 号牌文件序号:101633525378 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2015104382368 申请日:20150723

共 50 条

[1]

基于判别特征学习和熵的深度半监督图像分类方法 [P].

石伟伟 ;

王星 ;

黑新宏 ;

王晓帆 ;

贾萌 ;

鲁晓锋 ;

费蓉 .

中国专利 :CN114781526A ,2022-07-22

[2]

基于判别特征学习和熵的深度半监督图像分类方法 [P].

石伟伟 ;

王星 ;

黑新宏 ;

王晓帆 ;

贾萌 ;

鲁晓锋 ;

费蓉 .

中国专利 :CN114781526B ,2024-09-24

[3]

基于深度学习的显微荧光图像分类方法 [P].

田捷 ;

孟慧 ;

王坤 ;

高源 .

中国专利 :CN109447185A ,2019-03-08

[4]

基于特征提取和深度学习的工业CT图像缺陷分类方法 [P].

赵纪元 ;

杨琦 ;

郭文华 ;

田艳彬 ;

冯雯倩 ;

叶凯旋 ;

杨光 ;

马建徽 .

中国专利 :CN114861771A ,2022-08-05

[5]

基于深度学习多尺度特征融合的图像分类方法 [P].

瞿鹏 ;

王留洋 ;

王兴隆 ;

张蓝天 .

中国专利 :CN119273963A ,2025-01-07

[6]

基于深度学习的全局特征和局部特征的图像语义分割方法 [P].

宋辉 ;

解伟 ;

郭晓强 ;

周芸 ;

姜竹青 ;

门爱东 .

中国专利 :CN109190752B ,2019-01-11

[7]

基于半监督深度学习的图像分类方法、装置和存储介质 [P].

杨猛 ;

陈林 ;

于仕琪 ;

朱英 .

中国专利 :CN108416370A ,2018-08-17

[8]

基于协同深度学习的医学图像分类方法 [P].

夏勇 ;

张建鹏 ;

谢雨彤 .

中国专利 :CN107169527B ,2017-09-15

[9]

基于深度学习的胶囊内窥镜图像辅助分类系统和分类方法 [P].

胡凯 ;

谭辉 ;

杨志 ;

周新宇 ;

高协平 .

中国专利 :CN111340094A ,2020-06-26

[10]

基于深度学习的乳腺钼靶图像自动分类方法 [P].

徐军 ;

季卫萍 ;

郎彬 .

中国专利 :CN106326931A ,2017-01-11

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