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[发明专利]基于强弱变换差异构造伪标签的半监督的光流估计方法-CN202211604036.1在审
发明人：刘勇;诸丰彦;王蒙蒙 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了基于强弱变换差异构造伪标签的半监督的光流估计方法，本发明提出了一种半监督学习范式，仅使用少部分数据就可以得到接近有监督学习的效果，且效果相比无监督学习提升明显，本发明在光流估计问题中不依靠标签而引入空间域、时域的强弱变换差异为监督信号。同时首次将数据增强强度在这种Few‑Shot学习模式中提升到比纯有监督学习算法更强的强度。
基于强弱变换差异构造标签监督估计方法

[发明专利]基于数据跨模态迁移学习的目标检测和姿态估计方法-CN202211512260.8在审
发明人：刘勇;诸丰彦;王蒙蒙 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了基于数据跨模态迁移学习的目标检测和姿态估计方法，本发明设计了一种域分类及网络模型梯度负向优化模块，归纳出一种效果最优的领域迁移方法，即对抗式域分类器迁移学习单元，本发明在通过对姿态角任务头进行改进，使得该网络模块在共享主干特征提取网络的基础上，对检测框内的目标进行姿态角估计，使得在节省计算开销的基础上，完成目标检测和运动姿态估计的系统性功能，同时姿态估计模块在检测模块的基础上，得以过滤更多不必要的背景特征，提高模块的准确性。并将姿态角估计任务转化为分类、回归任务，以多任务模式进行训练，提升网络效果。
基于数据跨模态迁移学习目标检测姿态估计方法