一种用于对图像语义分割模型泛化能力的度量方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010883142.2
IPC分类号：G06K9/62
申请日期：
2020-08-28
申请人：
方玉明

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专利名称	一种用于对图像语义分割模型泛化能力的度量方法
申请号	CN202010883142.2	申请日期	2020-08-28
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-12-01	公开/公告号	CN112016618A
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查看分类表>
申请人	方玉明	申请人地址	江西省南昌市江西财经大学麦庐园校区信息管理学院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	方玉明	当前权利人	方玉明
发明人	方玉明;鄢杰斌;姜文晖;左一帆;钟裕
代理机构	北京科亿知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	汤东凤

摘要

本发明提供一种用于对图像语义分割模型泛化能力的度量方法，包括获取图像数据集，并获得待评估的图像语义分割模型在图像数据集的预测结果；选取任意两个图像语义分割模型的预测结果差异最大的图像集合，构建模型差异最大化且具代表性的样本集，其中，所选取的两个图像语义分割模型分别设置为攻击者和防守者；通过模型投票法获取样本集的语义分割标签；根据语义分割标签计算所有图像语义分割模型预测结果的准确性，并将所有图像语义分割模型预测结果转化为两两模型的攻击/防守分数矩阵，获得所有图像语义分割模型的全局泛化能力排名。本发明提出的方法能够使用较少的人力物力高效、准确的对图像语义分割模型泛化能力的进行度量。

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！

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