一种基于多任务学习框架的无偏差动态场景图生成方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202211068878.X

申请日：

2022-08-30

公开(公告)号：

CN115565098B

公开(公告)日：

2025-11-28

发明(设计)人：

宋井宽郑超凡高联丽

申请人：

电子科技大学

申请人地址：

611731 四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号

IPC主分类号：

G06V20/40

IPC分类号：

G06V10/764 G06V10/82 G06V10/42

代理机构：

成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230

代理人：

朱丹

法律状态：

授权

国省代码：

江苏省常州市

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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
2025-11-28	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于多任务学习框架的无偏差动态场景图生成方法 [P].

宋井宽 ;

郑超凡 ;

高联丽 .

中国专利 :CN115565098A ,2023-01-03

[2]

一种基于双分支混合学习网络的无偏差场景图生成方法 [P].

高联丽 ;

刘精微 ;

宋井宽 .

中国专利 :CN115565052A ,2023-01-03

[3]

一种广义无偏差场景图生成方法 [P].

高联丽 ;

谢浚霖 ;

曾鹏鹏 ;

宋井宽 .

中国专利 :CN117557666A ,2024-02-13

[4]

一种基于多任务学习的场景理解方法 [P].

夏春秋 .

中国专利 :CN107451620A ,2017-12-08

[5]

一种基于多任务学习的标题生成方法 [P].

刘博 ;

胡志超 .

中国专利 :CN112417149B ,2024-03-19

[6]

一种基于多任务学习的标题生成方法 [P].

刘博 ;

胡志超 .

中国专利 :CN112417149A ,2021-02-26

[7]

一种基于重要实例对特征学习的显著场景图生成方法 [P].

陈枢茜 ;

刘志豪 ;

徐嘉玲 .

中国专利 :CN120375170A ,2025-07-25

[8]

一种基于多模态对比学习的场景图生成方法 [P].

朱旭东 ;

赖腾 .

中国专利 :CN117710780A ,2024-03-15

[9]

一种基于视觉语义推理的动态场景图生成方法 [P].

钟福金 ;

闫娟 ;

陈海洋 ;

张青松 .

中国专利 :CN119540835A ,2025-02-28

[10]

一种基于视觉语义推理的动态场景图生成方法 [P].

钟福金 ;

闫娟 ;

陈海洋 ;

张青松 .

中国专利 :CN119540835B ,2025-11-04

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