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- [发明专利]视频分析神经网络模型的后门攻击方法-CN202010077148.0有效
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姜育刚;赵世豪
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复旦大学
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2020-01-23
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2023-06-02
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G06V20/40
- 本发明属于神经网络安全技术领域,具体为视频分析神经网络模型的后门攻击方法。本发明针对视频的高样本维度、高帧分辨率、稀疏数据集等更加严苛的后门攻击实施环境,使用视频后门污染样本构建框架,对视频分析神经网络模型进行后门攻击;视频后门污染样本构建框架包括三个部分:任务导向的模型高敏感度视频后门模式生成算法、特征模糊的模型低敏感度对抗噪声视频样本生成算法、污染样本生成与攻击算法;本发明从后门模式与原始样本两个方面引入梯度信息来建立攻击目标值与后门模式之间的关联。本发明方法具有攻击成功率高、隐秘性高、鲁棒性好、扩展性佳等优点,在视频分析神经网络模型中具有非常好的泛化性。
- 视频分析神经网络模型后门攻击方法
- [发明专利]基于知识引导的小样本图像识别系统-CN202310058204.X在审
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陈静静;卓林海;姜育刚
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复旦大学
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2023-01-16
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2023-05-23
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G06V10/764
- 本发明属于计算机技术领域,具体为基于知识引导的小样本图像识别系统。本发明系统包括基于知识引导的参数初始化模块以及小样本分类器训练模块。本发明先构建视觉以及语义知识图谱,之后通过参数初始化模块利用知识图谱将知识从预训练的分类器中迁移到小样本的数据集中,最终生成小样本分类器的初始化参数。之后小样本分类器训练模块利用得到的初始化参数初始化小样本分类器的参数,并在小样本数据集上训练得到小样本图像分类器,用于对小样本图像进行识别。本发明引入双流知识图谱能够提供更强的类别之间的联系,为小样本分类器提供更好的初始化参数,使分类器在样本较少的情况下快速收敛,从而提高分类器的分类性能。
- 基于知识引导样本图像识别系统
- [发明专利]一种原型残差异常检测和定位方法-CN202211515044.9在审
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姜育刚;张辉;吴祖煊
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复旦大学
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2022-11-29
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2023-03-24
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G06V10/82
- 本发明属于计算机视觉异常检测与定位领域,具体为一种原型残差异常检测和定位方法。本发明通过学习异常和正常模式之间不同尺度和大小的特征残差,重建异常区域的分割图。该方法主要由两部分组成:一部分是用来表示异常对正常模式的残差特征的多尺度原型;另一部分是多尺寸自注意力机制,支持可变尺度的异常特征学习。此外,我们提出了多种异常生成策略,通过考虑可见异常和不可见异常的外观差异,实现了扩大和多样化异常样本。在四种常用数据集验证结果显示,相比于业内主流的有监督和无监督方法,本发明异常检测更加准确的同时,在异常定位的性能有更大的突破,证实了本发明的有效性和可泛化性。
- 一种原型异常检测定位方法
- [发明专利]一种半监督单视角3D物体重建方法-CN202211149378.9在审
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邢桢;吴祖煊;姜育刚
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复旦大学
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2022-09-21
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2023-01-06
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G06T17/00
- 本发明属于计算机视觉三维重建技术领域,具体为一种半监督单视角3D物体重建方法。本发明用少量的有标注的样本来训练神经网络,然后用训练好的神经网络为无标注的样本生成伪标签并指导无标注的样本训练,与之同时本发明提出了判别器为生成的伪标签质量打分,限制低质量伪标签对模型训练的偏置。此外本发明提出基于注意力机制的原型形状先验模块,作为一个跨越图像和3D形状的桥梁,减小两个模态之间的差异,同时为神经网络提供形状先验,保证重建的3D形状符合自然。相比于当前业内的主流方法,本发明在标注数据量很小的情况下,对于单张图像的三维重建效果更精确,生成的3D形状也更真实自然。
- 一种监督视角物体重建方法
- [发明专利]模仿给定视频中人物动作的3D角色动作生成系统和方法-CN202011101066.1有效
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姜育刚;傅宇倩;付彦伟
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复旦大学
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2020-10-15
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2022-11-18
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G06T13/40
- 本发明属于计算机技术领域,具体为模仿给定视频中人物动作的3D角色动作生成系统和方法。本发明系统包括初始人体重建、规则数据meshcuboid构建、mesh2mesh平滑、人体姿态迁移四个模块;对于包含人体动作源视频,由初始人体重建模块恢复动作扮演者的mesh源序列;由规则数据meshcuboid构建模块将初始mesh序列构建成普通的规则数据meshcuboid;由mesh2mesh平滑模块通过3D卷积对初始的mesh序列进行进一步的平滑,使得mesh序列的动作更加连贯;最后由人体姿态迁移模块逐帧将姿态从源mesh迁移到目标mesh上,实现将源视频中包含的动作序列迁移到目标3D角色中。本发明可以生成跟源视频动作一致的mesh序列,并提升mesh序列的时序连贯性。
- 模仿给定视频人物动作角色生成系统方法
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