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[发明专利]用于确定机器学习系统的对抗补片的设备和方法-CN202310142549.3在审
发明人： A·M·穆诺兹德尔加多;C·K·穆马蒂;G·洛维索托;J·H·梅岑;N·Y·芬尼 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06N3/047 文献下载
摘要：一种用于确定机器学习系统(60)的对抗补片的计算机实现的方法，其中机器学习系统(60)被配置用于图像分析并且基于输入图像(x，xi)确定输出信号(y，yi)，其中所述输出信号(y，yi)是基于机器学习系统(60)的注意力层(1)的输出确定的，其中所述对抗补片是通过关于损失函数优化对抗补片来确定的，其中所述损失函数包括项所述项表征关于输入图像(x，xi)中对抗补片的定位的注意力层(1)的注意力权重之和，并且所述方法包括最大化所述项的步骤。
用于确定机器学习系统对抗设备方法

[发明专利]对用于产生现实图像的生成器的评价-CN202211602011.8在审
发明人： A·M·穆诺兹德尔加多 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06V10/98 文献下载
摘要：对用于产生现实图像的生成器的评价。用于对经训练的生成器进行定量评价的方法，所述经训练的生成器从来自预先给定的输入分布的输入向量中产生额定分割图，所述方法具有以下步骤：•从预先给定的输入分布中抽取至少一个输入向量；•从预先给定的类别分布中抽取至少一个类别列表；•利用经训练的生成器从输入向量中确定额定分割图，所述额定分割图将来自类别列表中的类别分配给要产生的图像的像素；•在至少使用额定分割图的情况下产生图像，所述图像的语义内容与额定分割图一致；•利用图像分类器确定图像的语义分割图；•利用预先给定的度量确定在语义分割图和额定分割图之间的一致性程度；•在使用这种一致性程度的情况下确定生成器的定量评价。
用于产生现实图像生成器评价

[发明专利]对于标注训练数据具有较少要求的图像分类器-CN202210891150.0在审
发明人： P·萨兰里缇柴;A·M·穆诺兹德尔加多;C·K·穆马蒂;C·布莱约塔;V·费舍尔 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：提供了对于标注训练数据具有较少要求的图像分类器。一种用于相对于对象值o和属性值a的组合y=(a，o)对输入图像x进行分类的图像分类器（1），包括：·编码器网络（2），其被配置为将输入图像x映射到表示Z，其中该表示Z包括多个独立分量z1，…，zK；·对象分类头网络（3），其被配置为将输入图像x的表示分量z1，…，zK映射到一个或多个对象值o；·属性分类头网络（4），其被配置为将输入图像x的表示分量z1，…，zK映射到一个或多个属性值a；和·关联单元（5），其被配置为向每个分类头网络（3，4）提供输入图像x的与相应分类头网络（3，4）的分类任务相关的那些表示分量z1，…，zK的线性组合zo、za。一种用于训练图像分类器（1）的方法（100）。
对于标注训练数据具有较少要求图像分类

[发明专利]确定对于图像分类器决策相关的图像份额-CN202111516396.1在审
发明人： A·M·穆诺兹德尔加多 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06V10/98 文献下载
摘要：测量输入图像的份额的方法，其中图像分类器依据所述份额而进行自身关于将输入图像分配到预给定分类的一个或多个类别的决策，该方法包括：由图像分类器将输入图像通过卷积层处理成中间产物；由图像分类器将中间产物映射到关于至少一个目标类别的分类评分；由反图像确定中间产物的空间中的干扰，其中与目标类别相比，图像分类器优先将所述反图像分配给其他类别；提供二元掩模，其具有与中间产物相同数量的像素；由中间产物创建变型，在所述变型中由二元掩模设定的像素被该干扰的与此对应的像素替代；由图像分类器将所述变型映射到关于预给定类别的分类评分；根据分类评分利用质量函数确定：二元掩模以怎样的度量说明输入图像的所求的决策相关份额。
确定对于图像分类决策相关份额

[发明专利]借助二元掩模确定对于图像分类器决策相关的图像份额-CN202111516611.8在审
发明人： A·M·穆诺兹德尔加多 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06V10/98 文献下载
摘要：用于测量输入图像的如下份额（2a）的方法，其中图像分类器（1）依据所述份额而进行自身的关于将输入图像（2）分配到预给定的分类的一个或多个类别的决策，该方法具有如下步骤：提供二元掩模（4），其说明输入图像的和/或在图像分类器中所形成的中间产物（3）的哪些像素被认为是相关的；利用质量函数（5）评价所述二元掩模，其中该质量函数是针对如下方面的度量：如果输入图像或者中间产物的依据所述二元掩模而言相关的像素被改变，则至少一个由图像分类器所提供的关于至少一个目标类别的分类评分如何强烈地改变；根据二元掩模与通过质量函数而对其的相应评价的组合，确定输入图像的对于图像分类器的决策而言相关的所求份额（2a）。
借助二元确定对于图像分类决策相关份额

[发明专利]测量图像分类器对输入图像变化的灵敏度-CN202110653683.0在审
发明人： A·M·穆诺兹德尔加多 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及用于测量图像分类器（2）对输入图像（1）的变化的灵敏度（2*）的方法（100），所述图像分类器将输入图像（1）分配给预给定分类的一个或多个类别（3a‑3c），所述方法具有以下步骤：通过至少一个预给定的算子（4）将所述输入图像（1）映射（110）为中间图像（5），所述中间图像与所述输入图像（1）相比具有较少的信息内容和/或较差的信噪比；提供（120）至少一个生成器（6），所述至少一个生成器被训练为产生由所述图像分类器（2）分配给所述预给定分类的特定类别（3a‑3c）的逼真图像；利用所述生成器（6）从所述中间图像（5）产生（130）所述输入图像（1）的变型（7）。
测量图像分类输入变化灵敏度

[发明专利]用于为神经网络生成反事实数据样本的设备和方法-CN202010985612.6在审
发明人： A·M·穆诺兹德尔加多 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开涉及用于为神经网络生成反事实数据样本的方法和设备。根据各种实施例，描述了一种用于基于输入传感器数据样本为神经网络生成反事实数据样本的方法，包括：使用神经网络确定对于输入传感器数据样本的类别预测，除了类别预测之外，还确定类别预测的不确定性的估计，生成神经网络针对其确定与输入传感器数据样本不同的类别预测的候选反事实数据样本，确定损失函数，其中所述损失函数包括由所述神经网络对于候选反事实数据样本做出的类别预测的不确定性的估计，基于所确定的损失函数修改所述候选反事实数据样本以获得反事实数据样本，并输出所述反事实数据样本。
用于神经网络生成事实数据样本设备方法

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