公开(公告)号：CN115965815A

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202211736527.1

申请日：2022-12-31

Applicant: 福州大学

Inventor： 刘文犀 ,  谢晗 ,  林洛君 ,  于元隆

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06T5/00 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及一种融合标签去噪的半监督模型泛化方法，包括：步骤1、利用伪标签生成模型生成无标签源域数据的伪标签；步骤2、采用对偶校准泛化模型在伪标签和真实标签的源域上学习，根据small‑loss策略选取干净样本进行交换，双方在筛选出的干净样本上进行更新，同时插入风格混淆模块来提高模型的泛化能力；步骤3、中间域包括有标签源域和具有干净样本的无标签源域，渐进式中间域生成模块将这两部分样本进行线性混合，进入到下一个循环中作为伪标签生成模型的新的有标签源域数据。该方法有利于提高模型的泛化能力。

公开(公告)号：CN118470630A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410535056.0

申请日：2024-04-30

Applicant: 福州大学

Inventor： 刘文犀 ,  廖晓宇 ,  林洛君

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提出基于元学习的跨域小样本人群计数方法，包括以下步骤；步骤S1：对合成的人群计数数据集和真实世界的人群计数数据集分别进行采样构建出元训练集和元测试集；步骤S2：构建根据场景上下文信息动态调整网络的场景自适应模块；步骤S3：构建人群计数模型；步骤S4：设计基于元学习的训练策略；步骤S5：利用步骤S4中得到的模型，通过基于知识蒸馏的正则化微调方法，在元测试集上进行测试；本发明显著降低了数据收集和标注的成本；使用基于知识蒸馏的正则化微调方法，解决了过拟合问题；还在模型中引入根据场景上下文信息调整网络的场景自适应模块，用于提升模型在跨域情况下的泛化能力。

公开(公告)号：CN115796240A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211640636.3

申请日：2022-12-20

Applicant: 福州大学

Inventor： 于元隆 ,  孙治书 ,  林洛君 ,  沈志峰

IPC: G06N3/0464 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种用于边缘迁移计算的动态领域泛化方法,包括以下步骤：步骤S1:获取不同领域的样本，构建训练数据集;步骤S2:基于残差网络,构建基于非对称卷积核模板的动态网络；步骤S3:基于训练数据集，采用基于域混合方法的训练算法，训练基于非对称卷积核模板的动态网络，并将训练后的基于非对称卷积核模板的动态网络应用于边缘迁移计算场景。本发明应用于边缘迁移计算，即在不显著增加计算负担的前提下，提升拥有有限算力的边缘设备的预测性能。

公开(公告)号：CN115862111A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211605324.9

申请日：2022-12-14

Applicant: 福州大学

Inventor： 林洛君 ,  陈旺 ,  陈培珍 ,  于元隆

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/77 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于美学引导的人脸智能美化方法，旨在通过人脸美丽评价模型的引导从而实现用户自适应的人脸智能美化效果。本发明主要分为这几个步骤：1）生成潜码：由编码器对图像进行编码生成代表图像内容信息的低维潜码；2）图像重建：由生成器将低维潜码映射成重建图像；3）生成器反演：由人脸美丽评价模型计算重建图像的美丽度与目标美丽度的距离损失，并由该损失引导生成器反演，从而更新潜码。其中，第二步与第三步不断进行迭代直至算法收敛。本发明通过人脸美丽评价模型的美学信息引导，以及StyleGAN的反演技术，在潜码空间中对人脸进行修改、美化，从而使得重建图像得到了智能的美化效果。