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公开(公告)号：CN113673532A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111223976.1
申请日：2021-10-21
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本公开涉及一种量化模型的优化方法及装置，上述方法包括：获取目标模型和所述目标模型对应的测试数据集；通过训练后量化方法对所述目标模型进行量化操作，得到量化模型；将所述测试数据集输入所述量化模型，输出检测结果，并统计所述检测结果的偏差值；通过曲线拟合方法对所述偏差值进行处理，得到优化函数，并通过所述优化函数优化所述量化模型。采用上述技术手段，解决现有技术中，量化后的模型的检测结果，存在较大的误差的问题。
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公开(公告)号：CN117133059B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311045752.5
申请日：2023-08-18
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于局部注意力机制的人脸活体检测方法和装置，方法包括：S1、将人脸活体检测数据集中的视频进行预处理，得到预处理后的图片数据；S2、在图像分类数据集ImageNet上预训练的视觉Transformer模型Vi T中，插入局部注意力Patch Attent i on模块和新的MLP分类头，再使用所述预处理后的图片数据对新的视觉Transformer模型进行微调，得到训练完成的Vi T*模型；S3、使用所述Vi T*模型作为教师网络，指导插入局部注意力Patch Attent i on模块的轻量级Vi T‑T i ny模型学习，训练得到最终的Vi T‑T i ny*模型；S4、使用最终的Vi T‑
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114495027A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210028588.6
申请日：2022-01-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V20/54 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于网络数据的车型细粒度识别方法及装置，该方法包括：S1，在模型中加入注意力机制，得到车型细粒度识别模型；S2，基于网络车型数据集对车型细粒度识别模型进行训练，并获取当次训练的网络车型数据集中每个样本的损失值；S3，根据损失值将当前训练用的数据集中的样本分为干净样本和噪声样本，利用干净样本对车型细粒度识别模型进行参数更新；S4，重复执行S2、S3，直至得到训练好的车型细粒度识别模型；S5，利用训练好的车型细粒度识别模型实现车型细粒度识别。本发明通过结合注意力机制和样本选择，可有效利用网络数据进行车型的细粒度识别。
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公开(公告)号：CN113673532B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111223976.1
申请日：2021-10-21
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V10/28 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06K9/62
Abstract: 本公开涉及一种基于量化模型的目标检测方法及装置，上述方法包括：获取目标模型和所述目标模型对应的测试数据集；通过训练后量化方法对所述目标模型进行量化操作，得到量化模型；将所述测试数据集输入所述量化模型，输出检测结果，并统计所述检测结果的偏差值；通过曲线拟合方法对所述偏差值进行处理，得到优化函数，并通过所述优化函数优化所述量化模型。采用上述技术手段，解决现有技术中，量化后的模型的检测结果，存在较大的误差的问题。
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公开(公告)号：CN117133059A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311045752.5
申请日：2023-08-18
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于局部注意力机制的人脸活体检测方法和装置，方法包括：S1、将人脸活体检测数据集中的视频进行预处理，得到预处理后的图片数据；S2、在图像分类数据集ImageNet上预训练的视觉Transformer模型Vi T中，插入局部注意力Patch Attent i on模块和新的MLP分类头，再使用所述预处理后的图片数据对新的视觉Transformer模型进行微调，得到训练完成的Vi T*模型；S3、使用所述Vi T*模型作为教师网络，指导插入局部注意力Patch Attent i on模块的轻量级Vi T‑T i ny模型学习，训练得到最终的Vi T‑T i ny*模型；S4、使用最终的Vi T‑T i ny*模型进行推理，判断待检测图片是否为真实人脸。本发明对演示攻击具有良好的分辨能力，从而提升模型检测精度。
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公开(公告)号：CN116740790B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202310746034.4
申请日：2023-06-21
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的人脸检测方法及装置，涉及计算机视觉技术领域。包括：获取待检测的图像数据；将图像数据输入到训练好的基于Transformer的人脸检测模型；其中，基于Transformer的人脸检测模型包括特征提取模块、多尺度特征构造模块、人脸检测模块以及人脸关键点检测模块；根据图像数据以及基于Transformer的人脸检测模型，得到图像数据的人脸检测结果。本发明使用Transformer作为骨干网络，通过双阶段目标检测结构实现基于Transformer的人脸检测。这样既能有效利用Transformer能更好地获得全局信息的特点，又能保证在使用相对较小的数据集时模型能够快速收敛。
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公开(公告)号：CN116740790A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310746034.4
申请日：2023-06-21
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的人脸检测方法及装置，涉及计算机视觉技术领域。包括：获取待检测的图像数据；将图像数据输入到训练好的基于Transformer的人脸检测模型；其中，基于Transformer的人脸检测模型包括特征提取模块、多尺度特征构造模块、人脸检测模块以及人脸关键点检测模块；根据图像数据以及基于Transformer的人脸检测模型，得到图像数据的人脸检测结果。本发明使用Transformer作为骨干网络，通过双阶段目标检测结构实现基于Transformer的人脸检测。这样既能有效利用Transformer能更好地获得全局信息的特点，又能保证在使用相对较小的数据集时模型能够快速收敛。
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