深度学习目标检测模型_深度学习目标检测模型研究
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海康威视取得深度学习模型训练方法、装置及电子设备专利,增加深度...本申请实施例提供了深度学习模型训练方法、装置及电子设备，应用于计算机视觉技术领域，该方法包括：获取已训练的目标检测模型，目标检测模型包括前景及背景识别结构；利用目标检测模型的背景识别参数，对待训练的初始深度学习模型进行初始化，得到初始化后的初始深度学习模型，其说完了。
润建股份申请基于深度学习的小目标检测方法相关专利,提高小目标...本发明涉及一种基于深度学习的小目标检测方法、电子设备及存储介质，包括采集待检测小目标的目标图像，通过构建目标检测模型提取所述目标图像中的前景图像；对所述目标检测模型加入特征融合模块，输出所述前景图像中待检测小目标的感兴趣区域；基于所述感兴趣区域输出至少一个后面会介绍。
网智天元申请基于深度学习大模型的智能合约风险检测专利,提高智能...本申请提供了一种基于深度学习大模型的智能合约风险检测方法及系统，通过各个支付异常信息确定对应合约节点在金融支付验证中的合约漏洞特征；根据目标支付合约中各个合约节点之间的稳定关联性和所有的合约漏洞特征对目标支付合约进行漏洞评估，得到目标支付合约的漏洞等级；等我继续说。
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申昊科技申请基于深度学习的轨道缝隙异常检测专利,快速、准确地...本发明提供一种基于深度学习的轨道缝隙异常检测方法、装置、终端及介质；其中，方法包括：利用训练后的机器学习模型，对当前光学图像执行目标缝隙的识别；于判定当前光学图像为包含有目标缝隙时，根据所述目标缝隙的识别范围，于当前光学图像中提取目标缝隙的宽度信息，和于当前深说完了。
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...并基于深度学习融合模型在原始信号层级上对多元信号输入进行融合所述方法包括：获取不同雷达传感器关于检测目标的原始采样信号；以及利用预训练的深度学习融合模型对获取到的原始采样信号进行融合处理，以得到所述检测目标的检测结果。通过本发明的方案，能够结合多频段电磁波的优势，并基于深度学习融合模型在原始信号层级上对多元信号输入等会说。
安联锐视申请深度学习专利,改善背景建模前景检测的效果并增强物品...本发明提供了一种基于深度学习的融合双背景物品遗留丢失检测方法，具体包括：S1、生成物品遗留丢失数据集；S2、检测模型训练与测试；S3、设备端应用；等步骤。本基于深度学习的融合双背景物品遗留丢失检测方法，通过将双背景建模和目标检测网络进行融合，生成数据集并训练目标检等我继续说。
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成都宇俊盛申请基于深度学习的酒盒异常自动检测专利,极大提升了...本发明涉及图像检测技术领域，公开了一种基于深度学习的酒盒异常自动检测方法及系统，包括以下步骤：S1、获取正常酒盒和异常酒盒的图像样本，建立酒盒异常检测数据集，并对数据集进行数据增强和标注；S2、构建基于Yolov8算法的目标检测模型，并引入注意力机制；S3、将酒盒异常检测小发猫。
粤电力A申请深度学习专利,实现船舶水尺测量自动化一种基于深度学习的船舶水尺自动测量方法，包括：1、对水尺视频加载并进行抽帧处理；2、利用多张图片对分割模型和目标检测模型进行训练，利用分割模型对拍摄的水尺视频进行抽帧并推理，得到二值化灰度图；3、对二值化灰度图进行边缘检测，得到水位线坐标，在原图上画出该线，并保存为还有呢？
远望谷申请基于深度学习的图书馆书籍智能盘点系统专利,能快速准确...涉及一种基于深度学习的图书馆书籍智能盘点方法，包括如下步骤：制作数据集；通过YOLOv9网络模型搭建目标检测网络模型；利用预测框框定图像中的书脊，通过裁剪排序模块进行裁剪处理，以获得有序书脊图像；通过OCR识别匹配方法进行识别匹配；基于接口程序将目标检测方法和OCR识还有呢？
四方股份获得发明专利授权:“基于深度学习的机械隔离刀闸的状态...专利名为“基于深度学习的机械隔离刀闸的状态精确判断方法及系统”，专利申请号为CN202011428510.0,授权日为2024年7月5日。专利摘要：一种基于深度学习的机械隔离刀闸状态精确判断方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1,构建基于深度学习网络的目标检测模型；步骤2,构建获得刀等会说。
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