公开(公告)号：CN117523459A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311630935.3

申请日：2023-11-30

Applicant: 湖南大学

Inventor： 许莹 ,  黄勇 ,  李富森

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种基于动作片段特征对比传播的点监督时序动作定位方法。方法的整体流程如下：首先，依赖点标签提供的动作位置信息扩充点标签。接着，利用密集的伪标签生成候选片段级别标签，并设计片段检索算法筛选代表性片段。然后，通过随机游走操作进行特征传播，并计算各类损失的加权和来训练模型。最终，利用训练好的模型生成动作定位检测结果，并做去重处理。本发明提供的点监督时序动作定位方法更充分的使用点标签提供的位置信息，帮助模型更准确地定位检测到动作实例，相较于之前的方法，性能提升明显。

公开(公告)号：CN117669706A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311682988.X

申请日：2023-12-08

Applicant: 湖南大学

Inventor： 许莹 ,  李富森 ,  黄勇

IPC: G06N3/126

Abstract: 本发明公开一种基于GCN种群编码方法的遗传算法，用于多目标优化问题的遗传算法领域，涉及遗传算法中的种群编码方法。本发明的目的是为了解决遗传算法在种群进化过程中的收敛性和多样性不平衡的问题。基于GCN种群编码方法的遗传算法的主要过程为：步骤一：输入种群大小N等参数；步骤二：初始化种群C和GCN网络模型和参数；步骤三：对种群C进行CSDR支配排序,步骤四：计算种群C个体间的余弦距离以构建邻接矩阵dis；步骤五：训练GCN模型；步骤六：GCN网络中间层输出Z2作为决策变量构建种群C’，进行环境选择,选择N个个体作为下一轮的种群C，步骤七：重复以上步骤至算法结束。