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公开(公告)号:CN118887446B
公开(公告)日:2025-04-01
申请号:CN202410904588.7
申请日:2024-07-08
Applicant: 湖北经济学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了基于图像类空间关系模型进行图像分类的方法和设备,属于图像识别技术领域,所述方法包括:步骤S1:获取图像数据集,所述图像数据集包括已知类别标签的数据集和未知类别标签的数据集;步骤S2:将所述图像数据集输入至图像类空间关系模型,进行图像分类;步骤S3:得到图像类空间关系模型输出的图像分类结果,并进行可视化。本发明能够有效获取图像类关系信息,提升了图像新类别发现任务的分类性能。
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公开(公告)号:CN118447340B
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410904566.0
申请日:2024-07-08
Applicant: 湖北经济学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0495 , G06N3/096 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了基于原型网络对图像类关系进行空间建模的方法和设备,属于图像识别技术领域,所述方法包括:步骤S1:构建原型网络PT和原型网络PS;步骤S2:构建有监督预训练模块;步骤S3:构建发现学习模块;步骤S4:所述有监督预训练模块和发现学习模块构成图像类空间关系模块,所述图像类空间关系模块用于对图像进行分类。本发明增强了对于来自未知类别的图像聚类样本的鲁棒性,还通过类关系空间建模提升了分类过程的可解释性。
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公开(公告)号:CN119031490A
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202411068423.7
申请日:2024-08-06
Applicant: 湖北经济学院
IPC: H04W72/0453 , H04W72/044 , H04W72/53
Abstract: 本发明公开了基于潜在博弈的多载波NOMA网络计算资源优化方法及装置,其中所述方法包括:将M个无人机节点组成NOMA网络,所述每个无人机节点配备有毫米波通信单元和NOMA发射机;每个无人机节点随机初始化自身的子载波分配和功率分配策略;当前无人机节点获取其他节点的分配策略以确定自身的最优反应;利用SSO框架对分配策略变量进行随机搜索和更新,迭代收敛至一个稳定的纳什均衡状态,从而使得每个无人机节点的决策都是对其他节点最优反应的最优选择,此时整个网络达到资源利用的最优状态。本发明具有扩展性强、鲁棒性高、响应速度快和有效提高信息隐私保护的优点。
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公开(公告)号:CN118887446A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410904588.7
申请日:2024-07-08
Applicant: 湖北经济学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了基于图像类空间关系模型进行图像分类的方法和设备,属于图像识别技术领域,所述方法包括:步骤S1:获取图像数据集,所述图像数据集包括已知类别标签的数据集和未知类别标签的数据集;步骤S2:将所述图像数据集输入至图像类空间关系模型,进行图像分类;步骤S3:得到图像类空间关系模型输出的图像分类结果,并进行可视化。本发明能够有效获取图像类关系信息,提升了图像新类别发现任务的分类性能。
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公开(公告)号:CN118447340A
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410904566.0
申请日:2024-07-08
Applicant: 湖北经济学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0495 , G06N3/096 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了基于原型网络对图像类关系进行空间建模的方法和设备,属于图像识别技术领域,所述方法包括:步骤S1:构建原型网络PT和原型网络PS;步骤S2:构建有监督预训练模块;步骤S3:构建发现学习模块;步骤S4:所述有监督预训练模块和发现学习模块构成图像类空间关系模块,所述图像类空间关系模块用于对图像进行分类。本发明增强了对于来自未知类别的图像聚类样本的鲁棒性,还通过类关系空间建模提升了分类过程的可解释性。
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