更新时间：2026-08-15 00:02:10
已登记
详细信息
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知识产权名称
城市景观图像风格AI训练数据
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登记编号
DIP2024000001500
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申请人
杭州字节方舟科技有限公司
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登记类型
首次登记
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登记有效期
3年
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申请时间
2024-05-29 01:11:08
详细信息
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所属行业
信息传输、软件和信息技术服务业
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交易状态
待交易
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数据规模
560
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更新频次
每日更新
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应用场景
通过数据处理和数据加工流程，城市景观图像风格AI训练数据被转化为高质量、高标注准确性的训练集。这些数据可提供给AI模型进行训练，帮助模型深入学习并理解不同城市景观图像的风格特征。经过训练的AI模型能够更准确地识别、分类和生成各种城市景观，如天际线、历史建筑、现代城市街区等。此外，数据增强技术的运用能够增强模型对新场景的泛化能力，而超参数调优和模型优化能进一步提升模型的鲁棒性，以及在实际应用场景中的有效性。
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算法规则简要说明
1.数据来源：原始图像数据来源于开放公共图像库、用户贡献以及城市景观生成算法，确保了原始数据的多样性和广泛性。来源于用户贡献的原始图像数据，已获得合法授权。 2.图像标准化处理：对收集到的图像进行标准化处理，包括调整分辨率和裁剪，以统一数据格式，确保一致性和适配性。 3.数据增强：应用旋转、缩放、颜色调整等技术，增强模型泛化能力，减少对特定样本的依赖。 4.关键视觉特征提取：从图像中提取关键视觉特征，包括颜色直方图、纹理信息以及与城市景观风格紧密相关的特征，丰富模型输入。 5.深度学习架构选择：采用卷积神经网络（CNN）作为深度学习架构。 6.模型训练与评估：在标注好的数据集上训练CNN模型，通过监督学习的方式让模型学习识别不同的城市景观风格。通过交叉验证和使用不同的性能指标（如准确率、召回率）评估模型的识别能力。 7.超参数调优：进行超参数调优，包括学习率、批量大小、网络层数、神经元数量等。 8.模型优化与验证：根据评估结果，对模型进行剪枝、正则化等优化措施。在独立的测试集上验证模型的性能，确保模型在未见数据上也能表现良好。
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更新频次
每日更新
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存证平台
浙江省知识产权区块链公共存证平台
