[发明专利]未标记数据的场景图生成在审

申请号：	202180009426.1	申请日：	2021-05-26
公开（公告）号：	CN115004251A	公开（公告）日：	2022-09-02
发明（设计）人：	A·普拉卡什;S·德布纳斯;J-F·拉弗莱什;E·卡梅拉西;G·斯塔特;M·T·洛	申请（专利权）人：	辉达公司
主分类号：	G06V10/774	分类号：	G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82
代理公司：	北京市磐华律师事务所 11336	代理人：	高伟
地址：	美国加利***	国省代码：	暂无信息
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摘要：
搜索关键词：	标记数据场景生成
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【说明书】：

提出了用于训练和使用用于转移学习的场景图生成器的方法。场景图生成技术可将域差距分解成各个类型的差异，例如可涉及外观、标记和预测差异。可以至少通过使用一个或更多个梯度反转层(GRL)使对应的潜在分布和输出分布对齐来减少这些差异。标记差异可使用从目标数据收集的自伪统计来解决。基于伪统计的自学习和对抗技术可用于管理这些差异，无需来自现实世界数据集的昂贵监督。

相关申请的交叉引用

本PCT申请要求2020年5月27日提交的美国临时专利申请序列号63/030,734以及2021年4月9日提交的美国专利申请No.17/226,561的优先权，出于所有意图和目的两个专利申请全文合并在本申请中。

背景技术

越来越多的应用和服务依赖于诸如对象识别和计算机视觉的技术。为了提供准确的结果，这些技术经常涉及场景图的生成和图像或视频内容中表示的对象的视觉关系的学习。传统的场景图生成技术依赖于昂贵的注释或标记的可用性。尝试生成没有此类注释的场景图(诸如通过使用未标记的真实数据)是一项艰巨的任务。生成合成数据是可行的替代方案并且已经作为用于扩展受监督学习的有希望的方向而出现，因为所生成的标记可以从数据合成过程中获得。然而，由于涉及性能滞后或域差距的问题，当对真实数据进行评估时，对于使用合成数据训练的网络或模型可靠地执行诸如场景图生成的复杂任务，仍然是具有挑战性的。

附图说明

将参考附图描述根据本公开的各种实施例，其中：

图1A和图1B示出了根据至少一个实施例的可以用于生成场景图的图像；

图2示出了根据至少一个实施例的场景图生成系统；

图3A和3B示出了根据至少一个实施例的图像和对应的场景图；

图4A和4B示出了根据至少一个实施例的图像和对应的场景图；

图5示出了根据至少一个实施例的用于训练场景图生成器的过程；

图6示出了根据至少一个实施例的用于生成场景图的系统的组件；

图7A示出了根据至少一个实施例的推理和/或训练逻辑；

图7B示出了根据至少一个实施例的推理和/或训练逻辑；

图8示出了根据至少一个实施例的示例数据中心系统；

图9示出了根据至少一个实施例的计算机系统；