公开(公告)号：CN112287999A

公开(公告)日：2021-01-29

申请号：CN202011166826.7

申请日：2020-10-27

Applicant: 厦门大学

Inventor： 王菡子 ,  程林 ,  张辽 ,  梁艳杰

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 利用卷积神经网络矫正梯度的弱监督目标定位方法，涉及计算机视觉技术领域。在给定的只包含类别标签的数据集上训练好一个用于分类功能的卷积神经网络，先对网络进行正向传递，然后指定待定位的目标的类别，进行卷积神经网络矫正梯度的反向传递，即从输出层向输入层逐层反向传递梯度，并且进行相应的矫正操作。卷积神经网络矫正梯度的反向传递包含对网络中全连接层、卷积层等传递的梯度进行了矫正。生成的热图中目标轮廓清晰，获取的定位精度高，同时能够区分不同类别的目标，定位的区域含有较少无关背景。对含有负值特征的模型具有鲁棒性。

公开(公告)号：CN112287999B

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202011166826.7

申请日：2020-10-27

Applicant: 厦门大学

Inventor： 王菡子 ,  程林 ,  张辽 ,  梁艳杰

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

Abstract: 利用卷积神经网络矫正梯度的弱监督目标定位方法，涉及计算机视觉技术领域。在给定的只包含类别标签的数据集上训练好一个用于分类功能的卷积神经网络，先对网络进行正向传递，然后指定待定位的目标的类别，进行卷积神经网络矫正梯度的反向传递，即从输出层向输入层逐层反向传递梯度，并且进行相应的矫正操作。卷积神经网络矫正梯度的反向传递包含对网络中全连接层、卷积层等传递的梯度进行了矫正。生成的热图中目标轮廓清晰，获取的定位精度高，同时能够区分不同类别的目标，定位的区域含有较少无关背景。对含有负值特征的模型具有鲁棒性。