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公开/公告号CN114092587A
专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-25
原文格式PDF
申请/专利权人 复旦大学;
申请/专利号CN202111292146.4
发明设计人 范佳媛;陈涛;吴克;
申请日2021-11-03
分类号G06T11/00(20060101);G06T9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构31200 上海正旦专利代理有限公司;
代理人王洁平
地址 200433 上海市杨浦区邯郸路220号
入库时间 2023-06-19 14:15:58
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2022-03-15
实质审查的生效 IPC(主分类):G06T11/00 专利申请号:2021112921464 申请日:20211103
实质审查的生效
机译: 基于深神经网络的基于神经网络使用生成对抗网络产生的现实合成图像
机译: 基于深神经网络的基于神经网络使用生成对抗网络产生的现实合成图像的识别
机译: 基于条件生成对抗网络和相关设备的图像合成图像的方法
机译:具有规范多adic分解的跨模态图像生成的生成对抗网络的重建
机译:用于图像的人群密度估计的跨规模生成对抗网络
机译:Ea-GAN:用于跨模态MR图像合成的边缘感知生成对抗网络
机译:使用新型成对生成对抗网络对脑Mr图像进行跨模态增强以增强胶质瘤分类
机译:基于优化的图像重建在全视角和锥视角计算机断层扫描中的研究和应用。
机译:基于CT的骨盆T1加权MR图像合成使用UNETUNET ++和循环一致的生成对抗网络(CYCLE-GAN)
机译:LC-GaN:基于生成对抗网络的图像到图像的图像到图像 - 图像 - 图像转换
机译:UNITRaN(UNIversal TRaNslator):基于原理的机器翻译方法