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公开(公告)号：CN112819837A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110216067.9
申请日：2021-02-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源异构遥感影像的语义分割方法，涉及深度学习技术领域。具体包括：步骤1、对遥感影像数据集中的训练图片进行预处理；步骤2、搭建多级分割头网络，利用所述多级分割头网络完成对训练图片的特征提取以及分割预测，得到具有多级标签的分割结果；步骤3、对步骤2中搭建的多级分割头网络进行多级标签的监督训练，得到语义分割模型；步骤4、对待分割遥感影像进行分割；步骤5、通过融合多级分割头的预测结果得到最终分割结果。本发明的优点在于对于给定的遥感影像进行像素级的分类，从而精确给出语义分割的结果。
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公开(公告)号：CN109978069A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910263146.8
申请日：2019-04-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了降低ResNeXt模型在图片分类中过拟合现象的方法，包括如下步骤：步骤1，对公开数据集中的训练图片进行预处理；步骤2，基于ResNeXt网络搭建网络模型，并对ResNeXt网络进行Cropout方法的修改；步骤3，使用随机梯度下降法训练修改过后的ResNeXt网络，得到训练好的网络模型；步骤4，输入一张给定的待分类图片，使用步骤3中训练好的网络模型对其进行分类，得到最后的结果。
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公开(公告)号：CN110008950A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910189627.9
申请日：2019-03-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种对形状鲁棒的自然场景中文本检测的方法，包括如下步骤：步骤1，对文本数据集中的训练图片进行预处理；步骤2，搭建PSENet进步式尺度生长网络，利用所述进步式尺度生长网络完成对训练图片的特征提取、特征融合以及分割预测，得到多个预测尺度的分割结果；步骤3，对步骤2中搭建的PSENet进步式尺度生长网络进行监督训练得到检测器模型；步骤4，对待检测图片进行检测；步骤5，使用尺度生长算法得到最终检测结果。
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公开(公告)号：CN112819837B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202110216067.9
申请日：2021-02-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源异构遥感影像的语义分割方法，涉及深度学习技术领域。具体包括：步骤1、对遥感影像数据集中的训练图片进行预处理；步骤2、搭建多级分割头网络，利用所述多级分割头网络完成对训练图片的特征提取以及分割预测，得到具有多级标签的分割结果；步骤3、对步骤2中搭建的多级分割头网络进行多级标签的监督训练，得到语义分割模型；步骤4、对待分割遥感影像进行分割；步骤5、通过融合多级分割头的预测结果得到最终分割结果。本发明的优点在于对于给定的遥感影像进行像素级的分类，从而精确给出语义分割的结果。
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公开(公告)号：CN109308459B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201811030190.6
申请日：2018-09-05
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于手指注意力模型和关键点拓扑模型的手势估计方法，包括如下步骤：步骤1，获取手部图像，根据手部运动的特征将手部分为n个区域，相应的手部关键点也被分为n组；步骤2，对获取的手部图像进行预处理；步骤3，搭建ASNet网络；步骤4，目标模型训练：对ASNet网络进行目标模型训练，然后使用训练好的模型进行手势估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112907605A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110305495.9
申请日：2021-03-19
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种用于实例分割的数据增强方法，涉及实例分割技术领域，解决了实例分割模型的实例分割效果较差的技术问题，其技术方案要点是通过非感兴趣区域去除算法对所述第一图片的非感兴趣区域进行去除，得到非感兴趣区域去除图片，再根据全局自然平均亮度对所述第二图片中的非感兴趣区域进行亮度填充，得到增强图片，将该增强图片加入到原来的训练集训练实例分割模型，从而得到实例分割效果提高、泛化性能提升的实例分割模型。
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公开(公告)号：CN107480648B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201710728404.6
申请日：2017-08-23
Applicant: 南京大学 , 深圳互连科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于自然场景文字检测的方法，包括以下步骤：步骤1，输入一张待检测文字的图片；步骤2，提取输入图片的极值区域，并通过极值区域的面积、周长、欧拉数和色彩分布来过滤掉多余的极值区域，得到字符候选区域；步骤3，提取每个字符候选区域的边缘图像，并计算边缘图像的COLD特征；步骤4，将字符候选区域的COLD特征输入预先训练好的随机森林分类器，判断该字符候选区域是不是真正的字符区域；步骤5，将字符区域合并，得到最终的文字区域，完成场景文字检测任务。本发明检测方法具有很强的鲁棒性，检测效率高，可以快速完成文字检测。
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公开(公告)号：CN109308459A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201811030190.6
申请日：2018-09-05
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于手指注意力模型和关键点拓扑模型的手势估计方法，包括如下步骤：步骤1，获取手部图像，根据手部运动的特征将手部分为n个区域，相应的手部关键点也被分为n组；步骤2，对获取的手部图像进行预处理；步骤3，搭建ASNet网络；步骤4，目标模型训练：对ASNet网络进行目标模型训练，然后使用训练好的模型进行手势估计。
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公开(公告)号：CN112907605B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202110305495.9
申请日：2021-03-19
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种用于实例分割的数据增强方法，涉及实例分割技术领域，解决了实例分割模型的实例分割效果较差的技术问题，其技术方案要点是通过非感兴趣区域去除算法对所述第一图片的非感兴趣区域进行去除，得到非感兴趣区域去除图片，再根据全局自然平均亮度对所述第二图片中的非感兴趣区域进行亮度填充，得到增强图片，将该增强图片加入到原来的训练集训练实例分割模型，从而得到实例分割效果提高、泛化性能提升的实例分割模型。
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公开(公告)号：CN109978069B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201910263146.8
申请日：2019-04-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了降低ResNeXt模型在图片分类中过拟合现象的方法，包括如下步骤：步骤1，对公开数据集中的训练图片进行预处理；步骤2，基于ResNeXt网络搭建网络模型，并对ResNeXt网络进行Cropout方法的修改；步骤3，使用随机梯度下降法训练修改过后的ResNeXt网络，得到训练好的网络模型；步骤4，输入一张给定的待分类图片，使用步骤3中训练好的网络模型对其进行分类，得到最后的结果。
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