公开(公告)号：CN113095328A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110318561.6

申请日：2021-03-25

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王立春 ,  胡玉杰 ,  王少帆 ,  孔德慧 ,  李敬华 ,  尹宝才

IPC: G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基尼指数引导的基于自训练的语义分割方法，本发明提出基尼指数指导的自训练方法，利用基尼指数作为选取更为准确伪标签的指标，引入更多可靠的监督信息，可靠性的伪标签进行自监督训练，基于衡量不确定性和赋予伪标签的方式在训练阶段引入正确的监督信息，减小源域和目标域的差异，提高语义标注精度。

公开(公告)号：CN113095328B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202110318561.6

申请日：2021-03-25

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王立春 ,  胡玉杰 ,  王少帆 ,  孔德慧 ,  李敬华 ,  尹宝才

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基尼指数引导的基于自训练的语义分割方法，本发明提出基尼指数指导的自训练方法，利用基尼指数作为选取更为准确伪标签的指标，引入更多可靠的监督信息，可靠性的伪标签进行自监督训练，基于衡量不确定性和赋予伪标签的方式在训练阶段引入正确的监督信息，减小源域和目标域的差异，提高语义标注精度。

公开(公告)号：CN112116593A

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN202010781502.8

申请日：2020-08-06

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王立春 ,  胡玉杰 ,  王少帆 ,  孔德慧 ,  李敬华 ,  尹宝才

IPC: G06T7/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于基尼指数的领域自适应语义分割方法，利用基尼指数度量输出预测的不确定性，在输出层对目标域输出预测进行不确定性度量及约束，减小源域和目标域在类别分布上的差异，进行域间自适应；依据基尼指数对目标域预测的不确定性度量结果将目标域样本集划分为两个子集，对域内高置信度预测对应的样本利用伪标签作为弱监督信息训练域内自适应分割网络，对域内自适应分割网络两个子集的输出预测计算基尼指数图，对低置信度样本计算的基尼指数图进行约束，并利用判别器Dt判别基尼指数图属于哪个子集，基于对抗思想减小目标域域内的差异，提高语义标注精度。与现有技术相比较，本发明显著提高了目标域的语义标注准确率。

公开(公告)号：CN112116593B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202010781502.8

申请日：2020-08-06

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王立春 ,  胡玉杰 ,  王少帆 ,  孔德慧 ,  李敬华 ,  尹宝才

IPC: G06T7/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于基尼指数的领域自适应语义分割方法，利用基尼指数度量输出预测的不确定性，在输出层对目标域输出预测进行不确定性度量及约束，减小源域和目标域在类别分布上的差异，进行域间自适应；依据基尼指数对目标域预测的不确定性度量结果将目标域样本集划分为两个子集，对域内高置信度预测对应的样本利用伪标签作为弱监督信息训练域内自适应分割网络，对域内自适应分割网络两个子集的输出预测计算基尼指数图，对低置信度样本计算的基尼指数图进行约束，并利用判别器Dt判别基尼指数图属于哪个子集，基于对抗思想减小目标域域内的差异，提高语义标注精度。与现有技术相比较，本发明显著提高了目标域的语义标注准确率。