一种基于弱监督的细粒度图像分类方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311370139.0

申请日：

2023-10-20

公开(公告)号：

CN117496227A

公开(公告)日：

2024-02-02

发明(设计)人：

梁军周诺骆锐龙嘉濠

申请人：

华南师范大学

申请人地址：

528225 广东省佛山市南海区狮山镇华南师范大学南海校区

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06V10/774 G06V10/82 G06V10/40 G06N3/0464 G06N3/0895

代理机构：

北京高沃律师事务所 11569

代理人：

贾瑞华

法律状态：

公开

国省代码：

广东省佛山市

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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
2024-02-02	公开	公开
2024-02-23	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/764申请日:20231020

共 50 条

[1]

弱监督细粒度物体分类方法 [P].

张勇东 ;

刘传彬 ;

谢洪涛 ;

李岩 .

中国专利 :CN110689091B ,2020-01-14

[2]

基于相关学习的图传播的弱监督细粒度图像分类算法 [P].

王智慧 ;

王世杰 ;

李豪杰 ;

唐涛 .

中国专利 :CN111062438A ,2020-04-24

[3]

细粒度图像分类方法 [P].

张勇东 ;

闵少波 ;

谢洪涛 .

中国专利 :CN109165699B ,2019-01-08

[4]

基于弱监督及无监督部件检测和分割的细粒度分类方法 [P].

庞程 ;

王如月 ;

蓝如师 ;

刘振丙 ;

罗笑南 .

中国专利 :CN110147841A ,2019-08-20

[5]

一种基于特征融合的细粒度图像分类方法 [P].

初妍 ;

王丽娜 ;

莫世奇 ;

李思纯 ;

李松 ;

时洁 ;

胡博 ;

苗晓晨 ;

赵佳昕 .

中国专利 :CN112861970B ,2021-05-28

[6]

基于相关性引导的判别学习的弱监督细粒度图像分类算法 [P].

王智慧 ;

王世杰 ;

李豪杰 ;

唐涛 .

中国专利 :CN110796183A ,2020-02-14

[7]

一种基于层进式特征变换的弱监督细粒度图像分类方法 [P].

姚西文 ;

杨柳青 ;

程塨 ;

韩军伟 ;

郭雷 .

中国专利 :CN110097067B ,2019-08-06

[8]

基于判别学习的细粒度图像分类方法 [P].

王智慧 ;

王世杰 ;

李豪杰 ;

唐涛 ;

王宁 .

中国专利 :CN110309858B ,2019-10-08

[9]

一种基于软阈值惩罚机制的弱监督细粒度图像分类方法 [P].

董琴 ;

范浩楠 ;

刘柱 ;

杨国宇 .

中国专利 :CN114821180A ,2022-07-29

[10]

一种基于数据增强的细粒度图像分类方法 [P].

黄君洪 ;

李伟 ;

蒋海浪 .

中国专利 :CN115546540A ,2022-12-30

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