公开(公告)号：CN114418898A

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202210274449.1

申请日：2022-03-21

Applicant: 南湖实验室

Inventor： 仇祎诚 ,  廖佳纯 ,  牛力 ,  沙枫 ,  宋文杰 ,  张磊 ,  勾鹏 ,  唐攀攀 ,  刘昊

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/73 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种基于目标重叠度计算和自适应调整的数据增强方法，包括：S1、将已标注的目标检测任务的数据集作为对象；S2、对待扩展目标进行选择：选定一个或多个目标类别作为待扩展类别，筛选出整个数据集中包含所述待扩展类别的图片的集合作为待扩展集合，从整个数据集中随机选取一定比例数量的图片组成集合作为待生成集合；S3、所述待扩展集合与所述待生成集合中的图片随机组合，通过重叠度计算与自适应调整的方法，生成新图片与新标签以进行数据增强。本发明可以提升数据集中的图片数量、目标数量、目标与背景组合的多样性，提升深度神经网络模型的训练效率和性能。

公开(公告)号：CN114117333A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202210068973.3

申请日：2022-01-20

Applicant: 南湖实验室

Inventor： 廖佳纯 ,  牛力 ,  沙枫 ,  仇祎诚 ,  宋文杰 ,  张磊 ,  勾鹏 ,  唐攀攀 ,  刘昊

IPC: G06F17/15 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种用于异常检测的对抗重构网络设计、训练方法及检测方法，尤其涉及一种用于异常检测的可支持多段式训练的对抗重构网络损失函数设计方法，包括重构网络损失函数和判别网络损失函数，所述的重构网络损失函数包括重构损失函数和重构对抗损失函数，所述的判别网络损失函数包括真实图像判别损失函数和判别对抗损失函数，所述的重构损失函数用于评估重构网络的重构性能，真实图像判别损失函数用于评估判别网络的判别性能，所述的重构对抗损失函数和判别对抗损失函数用于重构网络和判别网络对抗训练的交互。前述对抗重构网络损失函数涉及方法为多段式训练策略提供基础，使模型训练更稳定，克服对抗重构网络的对抗训练不稳定的问题，保证最终的重构网络能够高效复原正常样本，且判别网络对正常样本赋高分。