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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111310678B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010109522.0
申请日：2020-02-22
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06V10/82 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种双边深度特征域异源遥感图像变化检测方法，该方法步骤如下：构造双边输入的对称卷积神经网络；建立特征域带约束概率模型；迭代优化概率模型，求解差异概率图；阈值化差异概率图，输出二值变化图。本发明双边对称卷积神经网络可实现两幅异源图像的无监督特征自动提取，并在特征域度量发生变化的概率，可以克服因光照不均匀，小颗粒噪声等引起的变化检测虚警率，增强了异源图像差异图的效果，提升了变化检测准确度。
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公开(公告)号：CN111310678A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010109522.0
申请日：2020-02-22
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种双边深度特征域异源遥感图像变化检测方法，该方法步骤如下：构造双边输入的对称卷积神经网络；建立特征域带约束概率模型；迭代优化概率模型，求解差异概率图；阈值化差异概率图，输出二值变化图。本发明双边对称卷积神经网络可实现两幅异源图像的无监督特征自动提取，并在特征域度量发生变化的概率，可以克服因光照不均匀，小颗粒噪声等引起的变化检测虚警率，增强了异源图像差异图的效果，提升了变化检测准确度。
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公开(公告)号：CN119992130A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510000038.7
申请日：2025-01-01
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06N3/0895 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于Vision Mamba的隐式对比学习方法，通过引导梯度停止在自监督学习网络架构上实现隐式对比学习，在图像分类任务上取得更好的性能指标；对于输入的图像，本方法通过数据增强获取图像的正样本对视图，使用线性投影获取视图的嵌入表示，通过加入位置嵌入和类别标签，获取图像在空间中的位置信息，理解图像的全局结构和局部特征，并从前后两个方向经过一维卷积层和状态空间模型Mamba的S6层处理，获取图像的特征向量。在自监督学习网络架构中引导梯度停止，控制正样本对的特征向量在特征空间中单方向靠近，达到负样本远离的实际效果，实现隐式对比学习，使模型性能得到提升。
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公开(公告)号：CN114241208A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111605921.7
申请日：2021-12-25
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种图像间变化检测的局部和全局深度对比特征学习网络构建方法，包括：对输入图像进行编码获得全局高维表示特征；构造特征域与全局特征相似的正样本数据和不相似的负样本数据；度量全局特征与构建的正负样本数据之间的关联程度；建立特征域层级化输入的带约束先验模型；获得最优的编码表示特征；迭代优化概率模型，求解差异概率图矩阵；输出二值变化结果图。本发明充分利用特征域层级化输入的结构信息，构建一个基于正负样本的全局特征、局部特征和先验损失三项的网络损失函数，通过优化损失函数更新编码器的参数，使得编码器能有效地学习图像间的局部和全局深度对比特征，体现抽象的语义信息和空间信息的关联性。
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公开(公告)号：CN109800305A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811651568.4
申请日：2018-12-31
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种基于自然标注的微博情绪分类方法，包括：步骤1、对微博数据进行预处理，包括分词、去停用词、表情微博抽取；步骤2、对微博文本进行基于种子词和表情符号的七类情绪标注；步骤3、利用步骤2构建的自然标注微博语料库，来构建一个朴素贝叶斯模型，将情绪标注以及微博文本送入模型，得到分类结果。本发明通过远程监督的方式构建了一个83303条的自然标注的微博情绪语料库，和现有的人工标注构建微博情绪语料库的方式相比能得到更多训练数据集并节省大量的人工耗费，更好的对微博情绪文本进行分类。
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