一种基于注意力增强以及输入扰动的分布外图像检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110314638.2
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/40
申请日期：
2021-03-24
申请人：
中山大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于注意力增强以及输入扰动的分布外图像检测方法
申请号	CN202110314638.2	申请日期	2021-03-24
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-06	公开/公告号	CN113076980A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;4;0查看分类表>
申请人	中山大学	申请人地址	广东省广州市海珠区新港西路135号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中山大学	当前权利人	中山大学
发明人	苏勤亮;高月
代理机构	广州粤高专利商标代理有限公司	代理人	刘俊

摘要

本发明提供一种基于注意力增强以及输入扰动的分布外图像检测方法，该方法采用了输入扰动的技巧，对分布内的样本影响大于分布外样本，使得分布内样本的自信分数更高，同时使用了温度缩放的技巧，使得分布内样本的预测概率分布更加尖锐，分布外样本的预测概率更加平滑，进一步加大分布内外样本的自信分数差距；相较于直接使用生成模型进行分布外样本检测任务，本方法不需要引入额外的超参，并且模型相对简单，可以节省训练时间；相较于使用生成对抗的方法做分布外样本检测任务，本方法不会过度局限于训练数据，对于边缘样本不容易产生误判，可以得到更好的检测效果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供