公开(公告)号：CN111461212B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202010243264.5

申请日：2020-03-31

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 李超 ,  孙飞 ,  徐勇军 ,  许建荣

IPC: G06V10/778 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082 ,  G06N3/091 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提供一种用于点云目标检测模型的压缩方法，具体包括:以原始的点云目标检测模型为教师模型获得学生模型；并用教师模型骨干网络输出的特征矩阵、分类网络输出的软极大值、回归网络输出的前景点生成的检测框分别用于协助训练学生模型的骨干网络、分类网络和回归网络。经本发明处理后的学生模型，其压缩的模型空间及运算量均大幅度小于原网络，保证了模型的压缩率，而对于学生网络的精度弱于教师网络的问题，本专利采用了知识蒸馏的思想，用教师模型辅助训练学生模型提高了学生模型的精度，使得最终提升后的学生模型可以有效的在小存储空间、低运算效率的边缘设备下运行，大大降低了模型对设备的硬件要求，降低了设备成本，提高了计算效率。

公开(公告)号：CN111461212A

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN202010243264.5

申请日：2020-03-31

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 李超 ,  孙飞 ,  徐勇军 ,  许建荣

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种用于点云目标检测模型的压缩方法，具体包括:以原始的点云目标检测模型为教师模型获得学生模型；并用教师模型骨干网络输出的特征矩阵、分类网络输出的软极大值、回归网络输出的前景点生成的检测框分别用于协助训练学生模型的骨干网络、分类网络和回归网络。经本发明处理后的学生模型，其压缩的模型空间及运算量均大幅度小于原网络，保证了模型的压缩率，而对于学生网络的精度弱于教师网络的问题，本专利采用了知识蒸馏的思想，用教师模型辅助训练学生模型提高了学生模型的精度，使得最终提升后的学生模型可以有效的在小存储空间、低运算效率的边缘设备下运行，大大降低了模型对设备的硬件要求，降低了设备成本，提高了计算效率。

公开(公告)号：CN117668857A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311675503.4

申请日：2023-12-07

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 曹婍 ,  伍云帆 ,  沈华伟 ,  陶舒畅 ,  孙飞 ,  程学旗

IPC: G06F21/57 ,  G06F18/22 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提出一种基于模拟数据投毒攻击的推荐系统安全性测试方法和系统。通过梯度传递技术可以加速替代推荐系统的训练过程，以在有限时间内得到更准确的替代模型。梯度传递技术可以增强现有模拟攻击样本的准确性。通过加速替代模型训练得到更准确的替代模型，可以从替代模型中获得更好的优化指导，从而增强现有模拟攻击样本的准确性。梯度传递可以广泛增强基于替代系统的攻击方法，包括大部分现有的推荐系统模拟投毒攻击，这为后续的研发提供了基础。同时，也可以帮助发现了推荐系统的弱点，为设计更可靠的防御方法提供启示。