之江实验室保罗获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种基于类别标签和属性注释的多任务属性场景识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114241380B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111547952.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于类别标签和属性注释的多任务属性场景识别方法是由保罗;李晓晨;张吉设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于类别标签和属性注释的多任务属性场景识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及场景识别技术领域，尤其涉及一种基于类别标签和属性注释的多任务属性场景识别方法，基于多任务属性场景识别网络MASR，利用并计算对象属性分数对对象属性进行筛选精简，简化属性注释流程，减小由数据引起的训练偏差，此外，在MASR网络中设计并运用了一种属性损失函数与一个属性层，以充分利用上述筛选与精简后的属性特征，根据对象检测分数的重要性级别，对对象属性进行重新加权。本发明有效地注释了四个大规模数据集的属性标签，实验结果表明，与最先进的方法相比，本发明学习了更具辨别力的表示并实现了有竞争力的识别性能。
本发明授权一种基于类别标签和属性注释的多任务属性场景识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于类别标签和属性注释的多任务属性场景识别方法，基于多任务属性场景识别网络MASR，其特征在于，具体包括以下步骤：1给定场景图像xi，使用CNN网络提取其特征表示为θI为CNN网络参数；2采用属性标注策略计算对象属性分数，基于对象属性分数对vi中的属性对象按照对象筛选逻辑进行精简；3将精简后的特征vi输入到全连接层L|K|进行分类预测，其中K为场景分类的类数；同时，将精简后的特征vi输入全连接层L|A|预测属性概率patt，其中A为检测到的属性集；4将预测的属性概率patt与从外部数据单独学习的属性表示，输入属性层对vi重新进行权重分配，同时运用属性任务损失函数对属性层的任务进行加速；5将修正后的vi反馈给全连接层L|K|。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人之江实验室，其通讯地址为：311100 浙江省杭州市余杭区中泰街道之江实验室新园区一期西区8号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号