公开(公告)号：CN118331883B

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202410566350.8

申请日：2024-05-09

Applicant: 南京大学

Inventor： 冯洋 ,  翁诗浩 ,  尹伊宁 ,  时欣 ,  谭嘉俊 ,  刘嘉

IPC: G06F11/36 ,  G06N5/04 ,  G06V10/764 ,  G06V10/22

Abstract: 本发明公开一种基于实例级分析的目标检测系统优先级测试方法，该方法专为实例级对象检测系统设计，可帮助测试人员识别这些系统中的检测错误和遗漏。对于检测错误，本发明会根据分类和定位能力为每个预测边界框分配一个怀疑度分数。此外，本发明克服了现有优先级排序方法只关注预测结果的缺点，引入了一种新颖的算法，为每个输入中的潜在检测遗漏区域分配怀疑度分数。通过汇总两类模型误差的得分，能够同时识别假阳性和假阴性。对怀疑度值元素进行优先排序，根据它们的值降序排序，对相应的图像进行灰度化处理，并高亮显示错误区域。测试人员的任务是重点查看突出显示的区域。本发明相比同类技术明显节省预算，并能最大限度地发挥测试人员的作用。

公开(公告)号：CN118331883A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410566350.8

申请日：2024-05-09

Applicant: 南京大学

Inventor： 冯洋 ,  翁诗浩 ,  尹伊宁 ,  时欣 ,  谭嘉俊 ,  刘嘉

IPC: G06F11/36 ,  G06N5/04 ,  G06V10/764 ,  G06V10/22

Abstract: 本发明公开一种基于实例级分析的目标检测系统优先级测试方法，该方法专为实例级对象检测系统设计，可帮助测试人员识别这些系统中的检测错误和遗漏。对于检测错误，本发明会根据分类和定位能力为每个预测边界框分配一个怀疑度分数。此外，本发明克服了现有优先级排序方法只关注预测结果的缺点，引入了一种新颖的算法，为每个输入中的潜在检测遗漏区域分配怀疑度分数。通过汇总两类模型误差的得分，能够同时识别假阳性和假阴性。对怀疑度值元素进行优先排序，根据它们的值降序排序，对相应的图像进行灰度化处理，并高亮显示错误区域。测试人员的任务是重点查看突出显示的区域。本发明相比同类技术明显节省预算，并能最大限度地发挥测试人员的作用。