公开(公告)号：CN117876847A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410171413.X

申请日：2024-02-07

Applicant: 福州大学

Inventor： 柯逍 ,  卞永亨

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/088 ,  G06N5/04 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及一种基于标签自适应的无监督域适应方法，包括以下步骤：步骤S1：获取数据集，并通过对抗性dropout模块使最终模型拥有一个更加稳定的决策边界；步骤S2：通过特征自适应模块使目标域了解其与源域的分布差异，减轻域不匹配问题；步骤S3：通过标签自适应模块降低伪标签的错误率；步骤S4：完成模型训练，并通过一致性检查保证推理过程的可信度。该方法能够有效地解决无监督域适应问题。

公开(公告)号：CN113435340A

公开(公告)日：2021-09-24

申请号：CN202110722834.3

申请日：2021-06-29

Applicant: 福州大学

Inventor： 柯逍 ,  卞永亨

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提出一种基于改进Resnet的实时手势识别方法，包括以下步骤：步骤S1：通过滑动窗口将视频流作为手势检测网络的输入，手势检测网络输出是否检测到手势；步骤S2：将检测结果通过滤波器，滤波器结合历史信息输出最终的检测结果；步骤S3：若滤波器的输出表示检测到手势，则将滑动窗口中的视频流输入手势分类网络，手势分类网络输出分类结果；步骤S4：对分类结果进行过滤，输出满足条件的分类结果。该方法能够有效地对视频中的手势进行识别。

公开(公告)号：CN118799579A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410992764.7

申请日：2024-07-23

Applicant: 福州大学

Inventor： 柯逍 ,  卞永亨

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提供一种基于特征感知增强网络的域适应分割方法，包括以下步骤：步骤S1：获取数据集，并通过动态伪标签生成机制提高伪标签质量；步骤S2：通过稀有类采样方法，让模型能够对样本较少的类别充分学习；步骤S3：通过特征距离度量方法提高特征的表征能力；步骤S4：进行模型训练，并通过对模型训练过程进行预热提高模型的收敛稳定性。

公开(公告)号：CN118779669A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410988490.4

申请日：2024-07-23

Applicant: 福州大学

Inventor： 柯逍 ,  卞永亨

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/213 ,  G06N20/20 ,  G06N3/04 ,  G06F16/9536

Abstract: 本发明提供一种基于模型样本匹配的领域泛化方法，包括以下步骤：步骤S1：获取数据集，并通过线性标签空间变换将预训练模型的预测适应目标域；步骤S2：通过模型特性的匹配网络，动态推荐适当的预训练模型来预测每个测试样本；步骤S3：通过损失函数，提高模型收敛的稳定性。

公开(公告)号：CN115620091A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211388976.1

申请日：2022-11-03

Applicant: 福州大学

Inventor： 柯逍 ,  卞永亨

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/34 ,  G06N3/096 ,  G06N3/09 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明提出一种基于双向匹配的无监督域适应方法，包括以下步骤：步骤S1：将源域和目标域的图像数据进行混合，对混合后的图像进行随机旋转等操作进行数据增强；步骤S2：通过基于置信度的机器学习方法对神经网络进行训练；通过一致性正则化保证模型收敛的稳定性；步骤S3：通过对目标域模型微调保证目标域模型的可靠性；步骤S4：进行模型推理，并通过设置阈值保证推理结果的稳定性。本发明为解决域适应的问题，通过两个模型互相学习的方式提高模型整体准确度，通过一致性正则化防止模型收敛过程中过拟合，在推理过程中通过设置阈值，保证结果的可靠性，使得整个网络结果能取得更加准确的域适应效果。

公开(公告)号：CN113435340B

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202110722834.3

申请日：2021-06-29

Applicant: 福州大学

Inventor： 柯逍 ,  卞永亨

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提出一种基于改进Resnet的实时手势识别方法，包括以下步骤：步骤S1：通过滑动窗口将视频流作为手势检测网络的输入，手势检测网络输出是否检测到手势；步骤S2：将检测结果通过滤波器，滤波器结合历史信息输出最终的检测结果；步骤S3：若滤波器的输出表示检测到手势，则将滑动窗口中的视频流输入手势分类网络，手势分类网络输出分类结果；步骤S4：对分类结果进行过滤，输出满足条件的分类结果。该方法能够有效地对视频中的手势进行识别。