公开(公告)号：CN119579985A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411675524.0

申请日：2024-11-21

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 赵琳娜 ,  徐曦 ,  李建强 ,  李怡龙 ,  王姝涵 ,  朱楚杰 ,  刘素芹 ,  程文秀

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/75 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/082 ,  G06N3/088

Abstract: 一种基于匹配式分层迁移网络的图像分类方法属于计算机视觉中的图像分类领域。首先，本发明先创建了利用预训练分类模型的中间层特征构建局部结构检测器，以此匹配全局和局部两类图像。其次，基于上述匹配结果，构建分层特征迁移策略分别建立浅层和通用特征迁移网络。对于一般特征来说，本发明直接进行参数共享。对于深度特异特征，构造域鉴别器并使用对抗损失和分类损失的组合来引导深度网络学习域不变特征。通过图像匹配和分层迁移的相互作用，有效提升迁移学习的性能，为图像分类任务提供了强有力的支持。

公开(公告)号：CN119580336A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411553711.1

申请日：2024-11-03

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 徐曦 ,  朱楚杰 ,  李建强 ,  杨一凡 ,  翟翔宇 ,  王姝涵 ,  程文秀 ,  刘素芹 ,  赵琳娜

IPC: G06V40/18 ,  G06V10/26 ,  G06V10/32 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于多层次信息融合的人眼图像分割方法属于计算机视觉领域。针对现有方法分割类别复杂易混淆、泛化能力较差的问题，本发明引入基于图像金字塔和图像补丁的多尺度输入，并结合CNN和Transformer结构的优势，现不同层次的感受野大小，学习眼部图像各类的复杂上下文关系；同时，考虑到不同人眼图像数据集的域差异，我们采用了对抗训练策略，进一步强化了模型的鲁棒性。