[发明专利]用于运行神经网络的方法和设备

权利要求书

1.一种用于训练第一神经网络（61）用以对输入图像进行分类和/或语义分割的方法，其中根据特征图（a）执行所述训练，所述特征图当在输入侧输送输入图像（x）时施加在所述第一神经网络（61）的输出端处，以及根据施加在边缘探测器（73）的输出端处的额定特征图（as）来执行所述训练，所述额定特征图当在输入侧输送所述输入图像（x）的语义分割的额定值（SEMs）时施加在所述边缘探测器（73）的输出端处。

2.根据权利要求1所述的方法，其中执行所述训练，使得所述第一神经网络（61）在输入图像（x）中在以下位置处未探测到边缘，即在所述位置处所述边缘探测器（73）在所述语义分割的额定值（SEMs）中未探测到边缘。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中借助于第二神经网络（71）从所述特征图（a）确定语义分割（SEM）。

4.根据权利要求3所述的方法，其中第一神经网络（61）和第二神经网络（71）共同地根据所述语义分割（SEM）和语义分割的额定值（SEMs）被训练。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中训练神经网络（60）用以对输入图像进行分类和/或语义分割，其中所述神经网络（60）在输入侧由经训练的第一神经网络（61）给出，其中在训练另一神经网络（60）时使对所述第一神经网络（61）进行参数化的参数保持恒定。

6.一种用于为至少部分自主的机器人提供操控信号的方法，其中根据施加在神经网络的输入端处的图像（x）的施加在所述神经网络的输出端处的分类和/或语义分割来确定所述操控信号，其中所述神经网络事先借助于根据权利要求1至5中任一项所述的方法得以训练。

7.一种用于确定用于对输入图像进行分类和/或语义分割的神经网络（60）的分类和/或语义分割的鲁棒性的方法，其中所述神经网络（60）在输入侧通过利用根据权利要求1至6中任一项所述的方法训练的第一神经网络（61）给出，具有以下步骤：

-提供至少一个图像（x）；

-借助于所述第一神经网络（61）确定特征图（a），所述特征图在输送所提供的图像（x）时施加在所述第一神经网络（61）的输出端处；

-提供所提供的图像（x）的语义分割（SEM）；

-根据所提供的图像（x）的语义分割（SEM）确定额定特征图（as）；

-根据额定特征图（as）和特征图（a）确定鲁棒性。

8.根据权利要求7所述的方法，其中对于多个所提供的图像执行所述方法，并且其中通过从可预先给定的初始图像进行可预先给定的转换来确定所述多个图像中的图像。

9.根据权利要求8所述的方法，其中相同对象的多个所提供的图像中的图像包含：在分别不同的图像记录参数下记录了哪个对象。

10.一种计算机程序，其被设置用于执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。

11.一种机器可读存储介质（46、146），其上存储有根据权利要求10所述的计算机程序。

12.用于神经网络（60、61）的训练系统，所述训练系统被设置用于执行根据权利要求1至5中任一项所述的方法。