公开(公告)号：CN116310485A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211626401.9

申请日：2022-12-16

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 吴枢同 ,  陈思哲 ,  杨杰 ,  黄晓霖

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06F17/15

Abstract: 本发明提供一种基于捷径学习理论的图像数据保护的方法和系统，包括：针对图像分类任务，对图像数据按照标签进行类别划分，构建数据集；以扰动像素点与扰动像素值为优化目标，设计目标函数；基于所述目标函数，按所述类别计算每个扰动像素点与相应扰动像素值的得分；选取得分最高的扰动像素点与扰动像素值构建捷径，对该类别数据集内所有图像进行修改。本发明基于捷径学习理论，以单像素扰动的方式构建捷径，最小限度地改动图像数据，具有较佳的可见性与生成效率；同时用无任何语义信息的表征作为捷径特征，能更有效地在各种数据增强方法下保护数据的关键信息不容易被网络学习到。

公开(公告)号：CN114529764A

公开(公告)日：2022-05-24

申请号：CN202210121222.3

申请日：2022-02-09

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 谭雷 ,  吴枢同 ,  黄晓霖 ,  杨杰

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于神经正切核与神经网络的图像分类方法，包括：针对目标分类任务，构建并初始化神经网络；通过多个超步,学习所述神经网络基于神经正切核的逐层初始学习率；基于所述逐层初始学习率对所述神经网络进行训练，获得图像分类模型；利用所述图像分类模型进行图像分类。本发明能够减少训练的时间开销，同时更加稳健准确地对未知图像进行分类。