一种基于弱监督学习的协同显著性检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202011495029.3

申请日：

2020-12-17

公开(公告)号：

CN112598043A

公开(公告)日：

2021-04-02

发明(设计)人：

周晓飞贺熠凡张继勇孙垚棋颜成钢

申请人：

申请人地址：

310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06K946 G06N304 G06N308

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：

朱月芬

法律状态：

公开

国省代码：

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2021-04-02	公开	公开
2021-04-23	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20201217

共 50 条

[41] 一种基于格式塔法则的半监督显著性检测方法 [P].

徐宇航 ;

李璇 ;

黄正华 ;

程莉 ;

马雷 ;

杨智 ;

田金文 .

中国专利 :CN112668643A ,2021-04-16

[42] 一种基于弱监督学习的目标定位方法 [P].

于海玉 ;

薛均晓 ;

徐明亮 ;

吕培 ;

姜晓恒 ;

郭毅博 .

中国专利 :CN111008630A ,2020-04-14

[43] 一种基于文本增强学习的图像显著性检测方法 [P].

梁松 ;

刘瑞航 ;

王淑灏 .

中国专利 :CN115471831B ,2024-01-23

[44] 一种无监督自适应学习的弱目标显著性检测方法及系统 [P].

童英 ;

王欣芝 ;

谢少荣 ;

骆祥峰 .

中国专利 :CN119206252A ,2024-12-27

[45] 一种基于图卷积梯度引导的多分支协同显著性检测方法 [P].

宋慧慧 ;

吴泱 ;

张开华 .

中国专利 :CN115546511B ,2025-07-29

[46] 一种基于弱监督学习的单色布匹瑕疵检测方法 [P].

朱威 ;

陈思洁 ;

高浩杰 ;

郑雅羽 .

中国专利 :CN115205209B ,2025-07-22

[47] 一种基于图卷积梯度引导的多分支协同显著性检测方法 [P].

宋慧慧 ;

吴泱 ;

张开华 .

中国专利 :CN115546511A ,2022-12-30

[48] 一种协同显著性目标检测方法 [P].

丛润民 ;

张晨 ;

杨宁 ;

张禹墨 ;

杨浩巍 ;

赵耀 .

中国专利 :CN112348033A ,2021-02-09

[49] 一种协同显著性目标检测方法 [P].

丛润民 ;

张晨 ;

杨宁 ;

张禹墨 ;

杨浩巍 ;

赵耀 .

中国专利 :CN112348033B ,2024-01-26

[50] 一种协同显著性检测方法、产品、设备及存储介质 [P].

张开华 ;

梁玲燕 ;

董刚 .

中国专利 :CN119723114A ,2025-03-28

← 1 2 3 4 5 →