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黄德双

作品数：14 被引量：0H指数：0
供职机构：合肥工业大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 14篇中文专利

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 11篇图像
  • 5篇网络
  • 5篇抽取
  • 4篇图像标注
  • 4篇小目标检测
  • 4篇小目标检测方...
  • 4篇鲁棒
  • 4篇目标检测
  • 4篇分类器
  • 3篇植物
  • 3篇植物叶
  • 3篇植物叶片
  • 3篇损失函数
  • 3篇特征抽取
  • 3篇图像检索
  • 3篇降维
  • 2篇多尺度
  • 2篇多尺度特征
  • 2篇植物图像
  • 2篇上下文

机构

  • 14篇合肥工业大学
  • 1篇同济大学

作者

  • 14篇黄德双
  • 13篇赵仲秋
  • 5篇吴信东
  • 4篇沈浩
  • 3篇马林海
  • 2篇谢宝剑
  • 2篇季海峰

年份

  • 3篇2023
  • 4篇2020
  • 1篇2019
  • 1篇2017
  • 1篇2016
  • 1篇2015
  • 3篇2013
共 14 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种基于参数共享的多尺度超分重建的小目标检测方法
本发明公开了一种基于参数共享的多尺度超分重建的小目标检测方法，该方法包括三个步骤：（1）将现有的超分数据集和小目标检测数据集分别在超分网络和小目标检测网络上进行初步训练，直到损失函数收敛；（2）然后构建基于参数共享的Sk...
赵仲秋沈浩黄德双
基于径向基函数神经网络的多样化图像标注和检索方法
本发明公开了一种基于RBFNN的多样化图像标注和检索方法，包括：（1）构建和学习RBFNN模型，构建出能覆盖图像“子概念”的RBFNN模型；（2）将检索资料库预处理后的数据输入步骤（1）构建的RBFNN模型中，对图像库中...
赵仲秋季海峰谢宝剑黄德双吴信东
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基于正向-多反向协作稀疏表示分类器的图像标注方法
本发明公开了一种基于正向‑多反向协作稀疏表示分类器的图像标注方法，该方法包括四个步骤：（1）将无标签图像集分解为多个较小无标签图像集子集，然后在有标签图像集和各个无标签图像子集之间分别执行反向稀疏表示；（2）构建基于无标...
赵仲秋刘典黄德双
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一种基于参数共享的多尺度超分重建的小目标检测方法
本发明公开了一种基于参数共享的多尺度超分重建的小目标检测方法，该方法包括三个步骤：（1）将现有的超分数据集和小目标检测数据集分别在超分网络和小目标检测网络上进行初步训练，直到损失函数收敛；（2）然后构建基于参数共享的Sk...
赵仲秋沈浩黄德双
面向植物叶片的图像检索的自适应的鲁棒CMVM特征降维方法
本发明公开了一种面向植物叶片的图形检索的自适应的鲁棒CMVM特征降维方法，从图像流形特征抽取和选择层面展开研究，采用的约束最大差异投影（CMVM）半监督流形降维方法既有保持正类局域“子概念”区分性的能力，又有强化正反类别...
赵仲秋黄德双吴信东马林海
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一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法
本发明涉及一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法，该方法使用深度学习技术，对训练集图片进行翻转、裁剪、随机擦除以及风格迁移等预处理操作，然后经过基本网络模型进行特征提取，在使用多个损失函数进行融合联合训练网络，与基于...
郑思佳黄德双赵仲秋赵新勇孙建宏赵阳林拥军
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一种图像分类中通用的判别性稀疏编码字典学习方法
本发明公开了一种通用的判别性稀疏编码字典学习方法,该方法包括四个步骤：（1）从图像中抽取SIFT、HOG等局部特征；（2）设计一种图像分类中通用的判别性“字典”学习方法；（3）在求得字典的基础上，利用BP（Basis P...
赵仲秋凌凝黄德双徐首韬
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基于径向基函数神经网络的多样化图像标注和检索方法
本发明公开了一种基于RBFNN的多样化图像标注和检索方法，包括：（1）构建和学习RBFNN模型，构建出能覆盖图像“子概念”的RBFNN模型；（2）将检索资料库预处理后的数据输入步骤（1）构建的RBFNN模型中，对图像库中...
赵仲秋季海峰谢宝剑黄德双吴信东
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一种面向植物叶片的多样化图像检索的自适应的鲁棒CMVM特征降维与抽取方法
本发明公开了一种面向植物叶片的多样化图形检索的自适应的鲁棒CMVM特征降维与抽取方法，从图像流形特征抽取和选择层面展开研究，采用的约束最大差异投影（CMVM）半监督流形降维方法既有保持正类局域“子概念”区分性的能力，又有...
赵仲秋黄德双马林海吴信东
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基于注意力机制的上下文特征融合筛选的小目标检测方法
本发明公开了一种基于注意力机制的上下文特征融合筛选的小目标检测方法，该方法包括四个步骤：（1）将基于弱监督学习的图像分割标注与目标检测标注匹配，然后构造适用于基于注意力机制的上下文特征融合和筛选的小目标检测数据集；（2）...
赵仲秋班名洋沈浩黄德双
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