公开(公告)号：CN116980419A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202311041668.6

申请日：2023-08-18

Applicant: 湖南大学

Inventor： 张轲 ,  唐卓 ,  张博锐 ,  张嘉鹏 ,  蔡敏捷 ,  李瑞辉 ,  秦云川 ,  吴帆

IPC: H04L67/1001 ,  H04L67/61 ,  H04L45/00

Abstract: 本发明公开了一种算力网络下的分布式算力调度方法，包括：从客户端接收对某应用程序的资源分配请求，并对该资源分配请求进行解析，以获取业务算力需求以及业务网络需求，从当前网络节点获取算力网络的算力负载分担表，并对该算力负载分担表进行解析，以获取算力网络中各个站点的算力信息、以及算力网络的网络状态，根据业务算力需求、以及算力网络中各个站点的算力信息，对算力网络中的所有站点进行筛选，以获取算力状态值最佳的站点，根据业务网络需求以及算力网络的网络状态，对算力状态值最佳的站点进行网络服务质量QoS约束分布式路由计算。本发明能够解决现有基于算力路由层的集中式算力调度方案容易出现网络和算力两者分离的技术问题。

公开(公告)号：CN111598914B

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202010395785.2

申请日：2020-05-12

Applicant: 湖南大学

Inventor： 蔡敏捷

IPC: G06T7/136 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于不确定性引导的自适应图像分割方法，步骤1：图像分割模型的预训练；步骤2：针对目标域数据的随机前向预测；步骤3：计算图像分割平均概率图和不确定性图U；步骤4：计算图像分割掩码；步骤5：不确定性引导的模型自训练；步骤6：模型收敛判别。计算本次迭代的不确定性图的平均值并计算与上次迭代的不确定性平均值的差值若满足条件则判定模型收敛并终止迭代；否则返回执行步骤2。该基于不确定性引导的自适应图像分割方法能自动从图像的所有像素中区分出感兴趣的物体区域。

公开(公告)号：CN113392933B

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202110764822.7

申请日：2021-07-06

Applicant: 湖南大学

Inventor： 蔡敏捷 ,  罗敏怡

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/766 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于不确定性引导的自适应跨域目标检测方法，属于图像处理以及目标检测技术领域，包括以下步骤：S1.目标检测模型的预训练；S2.针对目标域数据的随机前向预测；S3.计算目标检测每个实例的平均类别概率、位置以及对应的不确定性；S4.图像伪标签的选择；S5.不确定性引导的模型自训练。本发明的基于不确定性引导的自适应目标检测方法，基于无监督领域自适应的框架，与现有技术不同的是本发明明确考虑了目标检测模型的不确定性，提出了一个不确定性感知伪标签选择算法，并基于得到的伪标签来进行模型自训练的新方法。基于本发明提出的方法，能够极大地提高目标检测模型的通用性能。