公开(公告)号：CN119048831A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411176202.1

申请日：2024-08-26

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 林煜皓 ,  颜成钢 ,  孙垚棋 ,  付莹 ,  赵思成 ,  盛熙淳

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种通过不确定性检测OOD样本的方法，首先进行数据集获取及预处理；然后构建并训练用于OOD检测的图像分类模型；设计OOD检测器，通过计算OOD样本的拒绝域R进行对OOD样本的检测；最后将待检测的图片输入训练好的骨干网络中提取特征，通过设计的OOD检测器实现OOD样本检测。本发明通过特征空间中的距离作为计算不确定性的参数，提供了不同视角下的OOD检测算法；不局限于通过单个类的距离来检测OOD样本，本算法对于信息的利用更加全面，充分利用了模型对于OOD样本的敏感性。

公开(公告)号：CN117409036A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311342514.0

申请日：2023-10-17

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 郑博仑 ,  林煜皓 ,  张桦 ,  王烨茹 ,  颜成钢

IPC: G06T7/246 ,  G06V20/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于MAML的目标跟踪方法。首先获取用于训练目标跟踪网络的图像数据集；然后构建基于MAML的目标跟踪网络，包括骨干网络和跟踪器；其中骨干网络用于提取视频帧中的图像特征，跟踪器用于输出给定目标的位置和大小；再离线训练基于MAML的目标跟踪网络的骨干网络；使用MAML算法对目标跟踪网络的跟踪器进行训练；最后对目标跟踪网络进行微调。本发明可以有效解决直接将视频序列作为目标检测的训练集，样本量少的问题。创新的将BottleNeck层引入到残差块中，减少了网络的参数量，提高了目标跟踪任务的速度。