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公开(公告)号：CN113435588A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110988504.9
申请日：2021-08-26
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了基于深度卷积神经网络BN层尺度系数的卷积核嫁接方法，首先设置两组不同的训练策略；然后采用两组策略训练同构的两个深度卷积神经网络，训练过程中，对两个深度卷积神经网络的BN层尺度系数进行稀疏化；同时采用特征图学习的方式，保持两个深度卷积神经网络的层内卷积核权值分布的一致性；根据BN层尺度系数，每隔一定迭代次数，将其中一个深度卷积神经网络层内BN层对应尺度系数小的卷积核，替换为另一个深度卷积神经网络层内BN层对应尺度系数大的卷积核。
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公开(公告)号：CN113297906A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110423900.7
申请日：2021-04-20
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的行人重识别模型压缩方法及评价方法，压缩方法包括如下步骤：S1：预训练行人重识别教师模型；S2：构建行人重识别学生模型；S3：构建低阶状态蒸馏损失和高阶结构蒸馏损失，将教师模型的知识迁移到学生模型，联合优化行人重识别任务损失和蒸馏损失进行训练；评价方法还包括如下步骤：S4：将底库测试集输入训练好的学生模型，获得底库行人特征；S5：将查询测试集输入训练好的学生模型，获得行人特征，与底库行人特征进行相似度计算，经度量排序找到与之具有相同身份的底库行人图片，计算时间效率和性能准确度。
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公开(公告)号：CN113284051A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110834275.5
申请日：2021-07-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明属于计算机视觉、图像处理领域，涉及一种基于频率分解多注意力机制的人脸超分辨方法，利用小波变换及其逆变换均可逆的性质，将输入的低分辨率人脸图像进行频率分解，针对不同频率的特征，采用不同的核卷积构建基础模块，自适应集成不同感受野的特征，利用残差注意力模块，包含像素、空间和通道注意力机制，对不同频率的特征分别进行处理，低频部分纹理采用较少计算量的注意力，高频部分采用更多的残差注意力模块，在保持计算量的同时将更多的网络应用于高频部分，利用预训练的人脸关键点提取网络进行关键点提取并进行反馈，增强轮廓特征，利用生成抵抗网络增强纹理特征。
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公开(公告)号：CN113255899A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110673166.X
申请日：2021-06-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种通道自关联的知识蒸馏方法与系统包括以下步骤：步骤S1：向教师模型和学生模型中输入相同的图片数据，得到学生模型和教师模型的图片特征，选定学生模型和教师模型中需要进行知识蒸馏的特征层；步骤S2：将选定的学生模型和教师模型特征层的通道进行通道自关联；步骤S3：自关联后的教师模型通道通过加权方式传输知识至学生模型通道；步骤S4：根据关联的通道蒸馏知识，并进行训练，在训练时同时优化自关联的二维矩阵和学生模型；S5：部署训练好的学生模型，输入图片数据进行推理测试。
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公开(公告)号：CN112990447A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110551343.7
申请日：2021-05-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种知识显著性与局部模式一致性的知识蒸馏方法与装置，具体包括：从教师模型和学生模型中选择需要进行知识蒸馏的特征层；计算所选学生模型特征层与教师模型特征层每个通道的语义相似性；计算所选学生模型特征层与教师模型特征层每个空间位置的语义相似性；计算所选学生模型中每个特征位置局部模式与教师模型特征层对应位置局部模式一致度；将上述计算得到的语义相似性及局部模式一致度融合入损失函数中，训练学生模型。该发明相比与现有技术操作简单，不需要特定的神经网络模型，同时能够显著地改善学生模型性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112581626B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110198676.6
申请日：2021-02-23
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于非参数化和多注意力机制的复杂曲面测量系统，主要针对形貌随机复杂的2.5D连续曲面，该系统包括依次连接的基于被测对象几何形状的曲面特定核函数设计模块、高斯过程（GP）点云自适应采样模块、曲面配准和稀疏误差重建模块、像素化和归一化模块、多尺度多注意力超分辨模块、解归一化模块、点云空间映射模块，最终将稀疏的点云数据进行增强得到高质量高密度的点云数据。该系统针对接触式形貌测量传感器测量效率较低的问题，通过结合高斯过程和多注意力机制的超分辨技术，利用较少的测量点即可以完成对连续复杂的2.5D曲面的高精度测量和重建，具有测量效率高、点云上采样精度高和曲面细节还原性高的优点。
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公开(公告)号：CN112434723B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202011163778.6
申请日：2020-10-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力网络的日/夜间图像分类及物体检测方法，该方法首先采集街道摄像头监控视频处理成图像进行标注，结合开源的街道数据集共同构建图像数据集；通过基于特征金字塔的深度卷积神经网络提取图像的表观特征；在所提取特征上预测图像的日/夜属性，并捕获表征日/夜间物体的注意图；基于注意力图对提取的特征图进行加权；最后根据预测的日/夜属性将加权后的特征图输入对应日/夜间的检测头做位置回归与物体分类。本发明旨在通过注意力机制使网络关注到日/夜间的不同特征，并通过两个分支分别完成日/夜间物体的检测，能够提升日/夜间物体检测的性能，可用于街道智能监控系统。
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公开(公告)号：CN112070075A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202011264121.9
申请日：2020-11-12
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于协同回归的人体检测方法，该方法首先预训练深度卷积神经网络骨干模型；然后在模型的输出特征层分别预测人头中心点、人体中心点及对应人体宽高；同时在模型的输出特征层分别回归指向人体中心点的向量和指向人头中心点的向量；训练最小化损失函数，得到人体检测模型；最后将测试集图片输入训练好的模型，利用人头中心点、人体中心点预测值及两者互相指向的向量确定人体位置，结合人体宽高预测值得到人体检测结果。本发明通过充分考虑人群密集场景人体检出率低的问题，利用人群密集场景中人头相较于人体不易产生互相遮挡的特点，提出基于人头中心点、人体中心点协同回归的人体检测方法，在人群密集场景中的人体检出率高。
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公开(公告)号：CN112069929A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010842782.9
申请日：2020-08-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种无监督行人重识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：在带标签的源域数据集中预训练行人重识别模型；利用所述模型提取无标签目标域中训练集的训练特征；根据所述训练特征，基于自适应聚类的方法将目标域训练集分为若干簇，并分配对应的伪标签；将每个簇设定为一个原型，在原型中挑选出与原型中心的距离小于设定阈值的样本，并利用所述样本的训练特征和伪标签对所述模型进行再训练，得到更新参数后的行人重识别模型；将目标域的查询集和待选集输入到所述模型中，分别得到二者的测试特征，根据测试特征的相似度从待选集中选出符合查询图片要求的图片。本发明有效缓解了域间隔问题，提高了跨域行人重识别的准确度。
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公开(公告)号：CN111626276B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010750662.6
申请日：2020-07-30
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于两级神经网络的工鞋穿戴检测方法及装置，包括：获取监控视频的图片数据集；对图片数据集中包含的鞋子目标和人体目标进行标注，得到标注数据集；构建两级神经网络模型，所述两级神经网络模型由一级人体检测网络模型和二级鞋子检测网络模型级联而成，二级鞋子检测网络模型的输入为一级人体检测网络模型的输出；将待检测的图片输入到所述两级神经网络模型中，输出人体框位置、鞋子位置相对人体框的偏移和穿戴工鞋的置信度；根据人体框位置、鞋子位置相对人体框的偏移，计算得到鞋子的位置，结合置信度判断是否穿戴工鞋。该方法克服了视频中工作人员的鞋子目标较小导致检测召回率低的问题，可用于工厂中工作人员工鞋穿戴检测。
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