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一种基于无监督学习的RGB图像高光谱重建方法及系统,首先对获得的高光谱数据集及RGB图像语义分割数据集进行预处理,然后构建生成对抗网络模型,构建模型后向生成对抗网络模型输入预处理后的高光谱数据集及RGB图像语义分割数据集,利用自适应竞争梯度下降法对生成对抗网络模型进行更新训练,得到训练好的生成对抗网络模型,最后向训练好的生成对抗网络模型输入待重建的RGB图像,利用生成对抗网络模型的生成器卷积神经网络,输出重建好的高光谱图像。本发明通过构造一种生成对抗网络模型,并将生成对抗网络模型与自适应竞争梯度下降法相结合,从而在高鲁棒性的同时保障了高光谱图像重建前后语义一致。
📄 2023107735830 📂 G06V10_774 👤 广东工业大学; 航天宏图信息技术股份有限公司 📅 2023-06-27
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发明 已授权

一种基于无监督学习的RGB图像高光谱重建方法及系统

2023107735830 · 广东工业大学; 航天宏图信息技术股份有限公司
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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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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
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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
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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