桂林電子科技大學徐智獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉桂林電子科技大學申請的專利一種魯棒去噪框架的帶噪聲標簽圖像分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114758142B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210362809.3，技術領域涉及：G06V10/30；該發明授權一種魯棒去噪框架的帶噪聲標簽圖像分類方法是由徐智;杜玉;秦毅平;柯詠東設計研發完成，并于2022-04-07向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種魯棒去噪框架的帶噪聲標簽圖像分類方法在說明書摘要公布了：本發明涉及深度學習技術領域，尤其涉及一種魯棒去噪框架的帶噪聲標簽圖像分類方法，首先原始數據輸入到預訓練卷積網絡中，進行前向傳播，將預測標簽與真實標簽通過SCE損失函數計算損失，反向傳播更新參數，輸出預訓練模型，然后利用O2U?Net的訓練方式，盡可能的剔除帶噪聲的標簽，最后利用去噪后的數據加載預訓練模型，然后利用SCE損失函數計算損失，并將損失進行反向傳播更新網絡參數，直到訓練輪次結束，輸出最終分類模型，本發明利用噪聲標簽清除方案降低噪聲率，進而在低噪聲率的條件下利用魯棒損失函數，得到了相比單獨使用魯棒損失函數或噪聲標簽清理方案更好的分類精度。
本發明授權一種魯棒去噪框架的帶噪聲標簽圖像分類方法在權利要求書中公布了：1.一種魯棒去噪框架的帶噪聲標簽圖像分類方法，其特征在于，包括下列步驟： 原始數據輸入到預訓練卷積網絡，通過SCE損失函數處理，獲得預訓練模型； 所述SCE損失函數包括交叉熵損失函數和反向交叉熵損失函數； 獲得所述預訓練模型的過程，具體為首先原始數據輸入到預訓練卷積網絡中，通過特征提取得到各個類別的預測分數，然后利用SCE損失函數計算損失，反向傳播，更新網絡參數，最終得到預訓練模型； 將所述原始數據剔除帶噪聲的標簽，獲得去噪后的樣本； 在將所述原始數據剔除帶噪聲的標簽，獲得去噪后的樣本的過程中，采用O2U-Net的訓練方式作為去噪框架； 加載所述預訓練模型，同時輸入去噪后的樣本，訓練輸出最終分類模型； 訓練輸出最終分類模型的過程，具體為加載所述預訓練模型，同時輸入所述樣本，利用二次訓練卷積網絡對所述樣本進行特征提取，然后利用SCE損失函數計算損失，將損失進行反向傳播更新網絡參數，直到訓練輪次結束，輸出最終分類模型。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人桂林電子科技大學，其通訊地址為：541004 廣西壯族自治區桂林市七星區金雞路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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