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马锦华

作品数:13 被引量:0H指数:0
供职机构:中山大学更多>>
相关领域:自动化与计算机技术理学更多>>

文献类型

  • 11篇专利
  • 1篇学位论文
  • 1篇科技成果

领域

  • 7篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 6篇计算机
  • 6篇计算机视觉
  • 3篇训练集
  • 3篇数据集
  • 3篇图片
  • 3篇图像
  • 2篇医疗数据
  • 2篇异常检测
  • 2篇异常检测模型
  • 2篇知识
  • 2篇知识迁移
  • 2篇生成热
  • 2篇特征集
  • 2篇图生成
  • 2篇图像处理
  • 2篇迁移
  • 2篇缺失数据
  • 2篇重用性
  • 2篇消化性溃疡
  • 2篇消化性溃疡病

机构

  • 13篇中山大学

作者

  • 13篇马锦华
  • 4篇陈曦
  • 1篇赖剑煌
  • 1篇张皓
  • 1篇黄剑
  • 1篇阮邦志
  • 1篇郑伟诗
  • 1篇朱俊勇
  • 1篇谢晓华
  • 1篇王昌栋

年份

  • 1篇2024
  • 3篇2023
  • 3篇2021
  • 2篇2020
  • 2篇2019
  • 1篇2017
  • 1篇2009
13 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
一种基于知识迁移和概率校正的少样本目标检测方法
本发明公开了一种基于知识迁移和概率校正的少样本目标检测方法,该方法包括:获取Base类数据集,构建只有少量样本的Novel类数据集并计算概率校正因子;构建目标检测模型并将Base类的数据输入到目标检测模型中训练分类器模块...
马锦华吴发明胡彦旭
一种无需训练且无监督的目标协同定位方法、系统及装置
本发明公开了一种无需训练且无监督的目标协同定位方法、系统及装置,该方法包括:获取图像集合;将图像集合输入到预训练的CNN模型并得到特征集;对卷积激活张量进行降维,返回特征向量;根据卷积激活张量和特征向量,生成热图;基于热...
马锦华陈曦
文献传递
一种消化性溃疡病人的医疗指标缺失数据补全方法
本发明涉及一种消化性溃疡病人的医疗指标缺失数据补全方法,本发明将原有稀疏矩阵分解为两个具有相关关系的矩阵的乘积,克服了现有技术仅考虑了一个维度来进行补全的弊端,不仅考虑了病人之间相关关系这一维度,而且考虑了时序之间相关关...
贾晓玉马锦华
一种基于深度学习的肺部疾病检测方法
本发明提供一种基于深度学习的肺部疾病检测方法,该方法简化了提取特征的过程,利用的网络结构具有普适性;与现有的深度学习方法相比,本发明加快了模型的训练速度,在较少迭代次数的情况下可以得到较高的准确率。
林罗杰马锦华
文献传递
一种基于双指标度量学习的工具异常放置检测方法及系统
本发明公开了一种基于双指标度量学习的工具异常放置检测方法及系统,该方法包括:获取正确放置工具的工具箱图片并标记,得到标记信息;根据标记信息将工具箱图片中的工具单独裁剪出正确工具图片,并对正确工具图片进行数据扩充,得到训练...
马锦华李璐圆严晓威陈曦
一种基于深度学习的PCB检测方法及系统
本发明公开了一种基于深度学习的PCB检测方法及系统,该方法包括:获取PCB图片并对所述PCB图片进行缺陷信息和位置信息的标记,得到PCB缺陷数据集;对所述PCB缺陷数据集进行数据增强,得到预处理后的数据集;基于所述预处理...
马锦华吴维焕张皓褚宏伟
视觉鲁棒特征提取与非线性分析
赖剑煌郑伟诗阮邦志谢晓华王昌栋朱俊勇黄剑马锦华
该课题成果针对现实场景环境非可控、表示对象非主动配合和数据跨模态所引发的模式识别挑战问题,开展视觉鲁棒特征提取与非线性分析研究,在视觉高鲁棒特征提取与表达、视觉高维特征的非线性分析、视觉复杂流形数据结构建模与聚类三方面取...
关键词:
基于深度学习和多目标跟踪技术的包裹计数方法及系统
本发明公开了一种基于深度学习和多目标跟踪技术的包裹计数方法及系统,首先获取物流的包裹数据并进行预处理;通过训练集对预设的基于深度学习的包裹检测模型进行训练,通过验证集对训练后的包裹检测模型进行测试和参数调整;得到最终的包...
严晓威吴发明马锦华李沁航
文献传递
一种基于知识迁移和概率校正的少样本目标检测方法
本发明公开了一种基于知识迁移和概率校正的少样本目标检测方法,该方法包括:获取Base类数据集,构建只有少量样本的Novel类数据集并计算概率校正因子;构建目标检测模型并将Base类的数据输入到目标检测模型中训练分类器模块...
马锦华吴发明胡彦旭
文献传递
一种无需训练且无监督的目标协同定位方法、系统及装置
本发明公开了一种无需训练且无监督的目标协同定位方法、系统及装置,该方法包括:获取图像集合;将图像集合输入到预训练的CNN模型并得到特征集;对卷积激活张量进行降维,返回特征向量;根据卷积激活张量和特征向量,生成热图;基于热...
马锦华陈曦
共2页<12>
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