段松松

安徽理工大学

最多合作专家夏晨星

0专利总数

0许可专利

0转让专利

0第一发明人

0合作企业

段松松来自安徽理工大学，专利18件。擅长视觉识别、生物模型计算、数据存储检索、图像分析。最擅长视觉识别。排名在TOP3。基于渐进收缩和循环交互网络的显著性目标检测算法是存续时间最长的专利。与夏晨星合作16次。

历年科研重点

生物模型计算 G06K9 视觉识别数据存储检索自然语言处理图像分析

技术领域排名

专利列表

显示 1-5 条，共 18 条

产研合作关联

与夏晨星的合作详情

共 16 项合作记录

一种基于跨模态边缘引导的RGB-D显著性目标检测方法

20230614

CN202310708088.1

一种基于轻量化跨模态融合网络的RGB-D显著性目标检测方法

20230418

CN202310410912.5

一种基于深度质量加权的RGB-D显著性目标检测方法

20230228

CN202310201765.0

一种基于多级特征并行交互融合的单目深度预测方法

20221013

CN202211252277.4

一种基于密集特征提取与轻量级网络的多类商品目标检测方法

20220518

CN202210544450.1

基于渐进收缩和循环交互网络的显著性目标检测算法

20220419

CN202210413768.6

一种基于跨模态双向互补网络的RGB-D显著性目标检测方法

20220324

CN202210308537.9

一种基于多模态差异性融合网络的RGB-D显著性目标检测方法

20220324

CN202210308520.3

层次化多感受野网络的显著性目标检测算法

20220107

CN202210019564.4

聚合密集和注意力多尺度特征的显著性目标检测算法

20211230

CN202111654905.7

一种基于自适应跨模态融合机制和深度注意力网络的RGB-D显著性目标检测方法

20211217

CN202111565872.9

一种基于交互式引导注意力和梯形金字塔融合的RGB-D显著性目标检测方法

20211217

CN202111565805.7

一种基于特征重构的显著性目标检测算法

20211203

CN202111463853.5

一种基于特征重构的显著性目标检测方法

20211203

CN202111463853.5

集成多源特征网络的显著性目标检测算法

20211203

CN202111461687.5

一种基于多尺度特征动态融合的显著性目标检测方法

20210506

CN202110494656.3

一种基于超大感受野特征优化的显著性目标检测方法

20210506

CN202110494657.8