一种基于U-Net神经网络的光学邻近效应校正方法

被引:0
专利类型
发明
申请号
CN202510452773.1
申请日
2025-04-11
公开(公告)号
CN120370633A
公开(公告)日
2025-07-25
发明(设计)人
李皖龙 王子民 俞承励 施俊翔 周强强 田诗瑶 周再发
申请人
东南大学
申请人地址
211102 江苏省南京市江宁区东南大学路2号
IPC主分类号
G03F7/20
IPC分类号
G06N3/0464 G06N3/09
代理机构
南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249
代理人
吴旭
法律状态
实质审查的生效
国省代码
江苏省 南京市
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共 50 条
[1]   一种基于残差图神经网络的光学邻近效应校正方法与系统 [P]. 
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刘景清 .
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[2]   一种基于神经网络模型的光学邻近校正方法 [P]. 
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赵宇航 ;
陈寿面 ;
李铭 .
中国专利 :CN107908071A ,2018-04-13
[3]   基于U-net神经网络的精细水体提取方法 [P]. 
蔡玉林 ;
秦鹏 ;
孙孟昊 ;
王雪丽 ;
柳佳 ;
范璞然 ;
李龙坤 ;
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中国专利 :CN112232229B ,2021-01-15
[4]   一种基于U-net神经网络的血流成像方法及装置 [P]. 
王茗祎 ;
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[5]   一种基于U-Net神经网络的混合电磁目标重构方法 [P]. 
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杨春夏 ;
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中国专利 :CN114676627B ,2024-07-26
[6]   一种基于U-Net神经网络的混合电磁目标重构方法 [P]. 
茅红伟 ;
王达 ;
杨春夏 ;
杨茜芮 ;
金明 ;
刘丝路 ;
魏爽 .
中国专利 :CN114676627A ,2022-06-28
[7]   一种环形图案的光学邻近效应校正方法 [P]. 
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[8]   一种基于U-Net神经网络的眼底视盘分割方法 [P]. 
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郭学东 ;
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黄铭斌 ;
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[9]   一种层次化的光学邻近效应校正方法 [P]. 
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[10]   一种基于Cell的层次化光学邻近效应校正方法 [P]. 
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