一种基于少样本学习的开放世界目标检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202310198831.3

申请日：

2023-03-03

公开(公告)号：

CN116229101B

公开(公告)日：

2025-06-13

发明(设计)人：

陈威纪荣嵘曹刘娟张声传

申请人：

厦门大学

申请人地址：

361005 福建省厦门市思明区思明南路422号

IPC主分类号：

G06V10/44

IPC分类号：

G06V10/764 G06V10/774 G06V10/25 G06V10/82 G06N3/08 G06N3/0464

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：

授权

国省代码：

安徽省宣城市

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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
2025-06-13	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于迁移学习的少样本目标检测方法 [P].

吴建鑫 ;

刘天宇 .

中国专利 :CN118097115A ,2024-05-28

[2]

一种基于少样本学习的铁路场景目标检测方法 [P].

秦勇 ;

于杭 ;

曹志威 ;

连丽容 ;

白婕 ;

戈轩宇 ;

李威 ;

柳青红 ;

高阳 ;

关吉瑞 .

中国专利 :CN117671451A ,2024-03-08

[3]

一种基于区域框融合的开放世界目标检测方法 [P].

马东方 ;

赵来婉儿 .

中国专利 :CN120182570A ,2025-06-20

[4]

一种开放世界目标检测方法 [P].

姜彦吉 ;

陈鹏达 .

中国专利 :CN120747449A ,2025-10-03

[5]

一种基于深度学习的少样本目标检测方法 [P].

李峰 ;

蒲怀建 ;

章登勇 ;

彭建 ;

赵乙芳 .

中国专利 :CN113705570A ,2021-11-26

[6]

一种基于知识蒸馏和样本重放的连续开放世界目标检测方法 [P].

董娜 ;

张永强 ;

张印 ;

丁明理 ;

朱月熠 ;

张子安 ;

张漫 ;

田瑞 .

中国专利 :CN118247488A ,2024-06-25

[7]

一种基于自适应语义退化学习的开放世界目标检测方法 [P].

马宇晴 ;

刘祥龙 ;

张湛舸 ;

于灿灿 ;

王天博 .

中国专利 :CN118840541A ,2024-10-25

[8]

一种基于Meta RCNN的少样本目标检测方法 [P].

韩慧妍 ;

贾剑利 ;

况立群 ;

熊风光 ;

张元 ;

杨晓文 ;

庞敏 ;

薛红新 .

中国专利 :CN117036897B ,2025-09-26

[9]

一种基于解耦级联区域生成网络的开放世界目标检测方法 [P].

焦继超 ;

刘迈 ;

李宁 ;

范家硕 ;

丁奔 .

中国专利 :CN116805389B ,2025-09-05

[10]

基于未知类别感知的水下开放世界目标检测方法 [P].

徐凤强 ;

李凤岐 ;

王艳华 ;

杨浩霖 .

中国专利 :CN118865089A ,2024-10-29

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