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本发明涉及图像信息处理技术领域,具体涉及一种高效的动态图像分类方法。在两种分类场景设置下,本发明方法的计算效率始终比多尺度密集网络、分辨率自适应网络、带中间分类器的残差网络、带中间分类器的密集网络、不同大小的残差网络集合、不同大小的密集网络集合、GoogleNet、宽残差网络的计算效率高;通过交叉融合模块和自适应蒸馏模块促进网络内不同分辨率特征之间的协作,使在低分辨率分支被视为“困难”的样本变得不再困难。此外,我们通过设置阈值使得本发明可以动态地停止推理,有效地提高了计算效率。
📄 2021113523572 📂 G06V10_774 👤 南京信息工程大学 📅 2021-11-16
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发明 已授权

一种高效的动态图像分类方法

2021113523572 · 南京信息工程大学
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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成功交易案例

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
🧬

CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万
⚡

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年