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[发明专利]一种无监督领域自适应语义分割方法及系统-CN202310878348.X在审
发明人：徐行;谢君;周宜暄;沈复民;申恒涛 -专利权人：成都考拉悠然科技有限公司
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种无监督领域自适应语义分割方法及系统，包括获取标注完全的源域数据和无标签的目标域数据；构建Teacher网络模型和Student网络模型；基于两个模型对所述源域数据和所述目标域数据进行训练，得到语义损失、源域交叉熵损失和目标域交叉熵损失，并计算最终目标函数；基于所述最终目标函数迭代更新所述Student网络模型的模型参数，得到第一模型参数；使用所述第一模型参数采取指数移动平均值策略更新所述Teacher网络模型的模型参数，最终获取的Student模型为语义分割模型，解决了现有的无监督领域自适应分类方法没有考虑Teacher和Student网络模型在预测分类分布上的语义一致性的问题。
一种监督领域自适应语义分割方法系统

[发明专利]基于个体模型生成的人体姿态识别方法-CN202110599861.6有效
发明人：王轩瀚;周宜暄;宋井宽;高联丽;程乐超 -专利权人：之江实验室
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于个体模型生成的人体姿态识别方法，首先从待识别图像中获取输入图片，并采用视觉特征提取器通过卷积编码的方式生成输入图片对应的视觉特征；再采用全局语义感知网络通过线性回归的方式从视觉特征中解析得到人体区域特征图；然后采用实例级别的姿态解析模型生成器针对每个人体生成用于解析人体姿态的模型参数图；最后根据人体区域特征图和模型参数图动态解析图像中的人体姿态，得到人体姿态识别结果。本发明针对图像中出现的人体动态地生成对应的估计参数，能够更好地解决现实场景中人体姿态丰富和人体间差异大的问题。
基于个体模型生成人体姿态识别方法

[发明专利]基于空间降维的高分辨率人体姿态估计模型的轻量化方法-CN202210116943.5有效
发明人：沈复民;周宜暄;徐行;申恒涛 -专利权人：成都考拉悠然科技有限公司
申请日： 2022-02-08 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于空间降维的高分辨率人体姿态估计模型的轻量化方法，涉及人体姿态估计领域，解决深度神经网络所需要的计算资源巨大的技术问题，本发明提出一种对1*1卷积核的等级替换方案。首先通过条纹状的上下文建模对输入的二维空间特征压缩后得到单维的空间特征，再分别对两个单维的空间特征进行编码学习到条纹状的注意力图，最终用学习到的两个单维空间的注意力图还原成一个双维空间的注意力图，并且用此注意力图帮助模型聚焦在关键点附近的区域；由于在自顶向下的姿态估计方法中两个一维的空间特征可以还原出一个二维的空间特征的特性，这种方法能够在保持高精度的同时将网络的计算复杂度从二次方级降低到一次方级。
基于空间高分辨率人体姿态估计模型量化方法