公开(公告)号：CN117423144A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311422976.3

申请日：2023-10-31

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 曹智宇 ,  卢宇晨 ,  缪依璇 ,  李群

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种针对小目标优化的自适应口罩佩戴检测方法，设计了自适应口罩检测网络(AMNet‑SO)，在AMNet‑SO中融合卷积注意力模块，在颈部网络中设计了针对小目标检测的结构，使用动态区域感知卷积模块增强特征表达能力并利用跨阶段局部网络瓶颈进行多尺度特征融合，在头部网络中接收4个尺度的特征图进行检测，计算训练样本损失，并参与梯度反向传播过程，多轮迭代训练得到自适应口罩检测网络模型，对待测图片进行图片预处理，输入到检测模型中计算出检测框，将检测框利用加权框融合得到最后的检测框与得分，实现口罩佩戴检测。本发明使复杂场景下口罩佩戴检测的精度得到显著提高。

公开(公告)号：CN119692499A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411854779.3

申请日：2024-12-17

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 缪依璇 ,  王海艳 ,  骆健

IPC: G06N20/00 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G06F17/18 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明公开了一种基于本地小批量梯度差分隐私的联邦学习方法，属于联邦学习技术领域，要解决的技术问题为：联邦学习存在模型精度和隐私保护水平之间的平衡性问题，且在训练过程中容易出现泛化能力差和准确性降低的问题。客户端基于累积隐私损失阈值、通过小批量梯度下降算法进行本地模型参数更新，并根据隐私损失的大小调整添加到本地模型中的噪声强度。在每轮本地训练完成后，客户端将更新后的本地模型参数上传至服务器。服务器则依据所有客户端上传的本地模型参数以及聚合过程中前一轮全局模型的历史参数信息进行聚合计算，并将更新后的全局模型参数广播给各客户端。