一种基于选择性原型损失函数的多标签图像分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510684278.3

申请日：

2025-05-26

公开(公告)号：

CN120673126A

公开(公告)日：

2025-09-19

发明(设计)人：

胡海根陈宇翔苏一平陈琦张笑钦

申请人：

浙江工业大学

申请人地址：

310014 浙江省杭州市拱墅区潮王路18号

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06V10/82 G06N3/0464 G06V10/762 G06V10/74 G06V10/80

代理机构：

杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240

代理人：

杨天娇

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

浙江省杭州市

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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
2025-10-10	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/764申请日:20250526
2025-09-19	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于类别视觉原型学习的多标签图像分类方法 [P].

黄俊 ;

范浩东 ;

洪旭东 ;

薛伟 ;

屈喜文 .

中国专利 :CN118135285A ,2024-06-04

[2]

一种基于改进的Focal损失函数的图像识别方法 [P].

周世界 ;

孙广鹏 .

中国专利 :CN112819063B ,2021-05-18

[3]

基于层次化原型注入的语义引导多标签图像分类方法 [P].

史本云 ;

戴枭 ;

彭岳 .

中国专利 :CN121190861A ,2025-12-23

[4]

一种基于跨模态的快速多标签图像分类方法和系统 [P].

刘渝 ;

汪洋涛 ;

谢延昭 ;

李春花 ;

王冲 ;

牛中盈 ;

周可 .

中国专利 :CN112199536A ,2021-01-08

[5]

面向分类任务标签噪声的鲁棒性损失函数搜索方法及系统 [P].

邓岳 ;

杜金阳 .

中国专利 :CN115618935A ,2023-01-17

[6]

一种融合标签间强相关性的多标签图像分类方法 [P].

张辉宜 ;

夏媛龙 ;

黄俊 .

中国专利 :CN114648635A ,2022-06-21

[7]

一种融合标签间强相关性的多标签图像分类方法 [P].

张辉宜 ;

夏媛龙 ;

黄俊 .

中国专利 :CN114648635B ,2024-07-09

[8]

一种基于多标签卷积神经网络的管道病害图像分类方法 [P].

唐露新 ;

张宇维 .

中国专利 :CN110349134B ,2019-10-18

[9]

一种基于全局与局部标签关系的多标签图像分类方法 [P].

白鹤翔 ;

任炜 ;

王飞 .

中国专利 :CN113642602A ,2021-11-12

[10]

基于多尺度感知损失的医学图像分类方法和装置 [P].

李秀 ;

许菁 ;

刘玉涛 .

中国专利 :CN113077466A ,2021-07-06

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