一种基于多图神经网络协同学习架构的显著性物体检测装置及方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202210569783.X

申请日：

2022-05-24

公开(公告)号：

CN115063352B

公开(公告)日：

2025-03-28

发明(设计)人：

刘冰王甜甜付平高丽娜陈浩林朱玉晴付洪硕闫铮

申请人：

哈尔滨工业大学

申请人地址：

150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

IPC主分类号：

G06V10/25

IPC分类号：

G06V10/44 G06V10/46 G06V10/80 G06V10/82 G06N3/042 G06N3/045 G06N3/0464 G06N3/08

代理机构：

哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211

代理人：

姜艳红

法律状态：

授权

国省代码：

山东省威海市

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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
2025-03-28	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于多图神经网络协同学习架构的显著性物体检测装置及方法 [P].

刘冰 ;

王甜甜 ;

付平 ;

高丽娜 ;

陈浩林 ;

朱玉晴 ;

付洪硕 ;

闫铮 .

中国专利 :CN115063352A ,2022-09-16

[2]

基于阶梯状递进神经网络的显著性物体检测方法 [P].

周武杰 ;

吴俊一 ;

雷景生 ;

万健 ;

甘兴利 ;

钱小鸿 ;

叶宁 .

中国专利 :CN113205481A ,2021-08-03

[3]

一种基于3D卷积神经网络的RGBD显著性物体检测方法 [P].

傅可人 ;

陈倩 ;

赵启军 .

中国专利 :CN112749712B ,2021-05-04

[4]

基于立体注意力控制的多尺度神经网络的快速显著性物体检测方法 [P].

刘云 ;

张鑫禹 ;

程明明 .

中国专利 :CN111598108A ,2020-08-28

[5]

多注意力导向神经网络的立体显著性物体检测技术 [P].

周武杰 ;

陈昱臻 ;

雷景生 ;

强芳芳 ;

王海江 ;

何成 .

中国专利 :CN111783862A ,2020-10-16

[6]

基于深度网络层次化与多任务训练的显著性物体检测方法 [P].

傅可人 ;

赵启军 .

中国专利 :CN109919059A ,2019-06-21

[7]

基于深度学习的弱监督显著性物体检测的方法及系统 [P].

李冠彬 ;

林倞 ;

谢圆 ;

成慧 .

中国专利 :CN108399406A ,2018-08-14

[8]

一种基于双向融合网络的显著性物体检测方法及装置 [P].

谭铁牛 ;

张彰 ;

王亮 ;

胡学财 ;

王海滨 .

中国专利 :CN109816100B ,2019-05-28

[9]

一种协同显著性物体检测方法及系统 [P].

程明明 ;

范登平 ;

范琦 ;

邓智强 ;

戴宇荣 .

中国专利 :CN112884730B ,2021-06-01

[10]

一种基于机器学习的显著性物体检测方法 [P].

夏筱筠 ;

叶岚清 ;

刘丽丽 ;

史建航 .

中国专利 :CN112990226A ,2021-06-18

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