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上海人工智能创新中心王之港获国家专利权

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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利基于混合伪标签的无监督事件相机语义分割方法和设备获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN117911687B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202311772608.1,技术领域涉及:G06V10/26;该发明授权基于混合伪标签的无监督事件相机语义分割方法和设备是由王之港;赵斌;景凌林;李学龙设计研发完成,并于2023-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

基于混合伪标签的无监督事件相机语义分割方法和设备在说明书摘要公布了:本发明涉及一种基于混合伪标签的无监督事件相机语义分割方法和设备,首先采用无监督域适应框架作为基准,通过自我训练来生成一组伪标签。然后,将离线事件到图像重建OfflineE2VID纳入框架中,并通过预测重建图像上的分割图来获得另一组伪标签。随后引入噪声标签学习策略混合两组伪标签并提高质量,实现模型的训练。此外,采用了一种目标域中心点软对齐算法,以进一步提高目标域特征的一致性。广泛的实验表明,本发明通过进行伪标签混合有效改善伪标签噪声对语义分割造成的负面影响。

本发明授权基于混合伪标签的无监督事件相机语义分割方法和设备在权利要求书中公布了:1.一种基于混合伪标签的无监督事件相机语义分割方法,其特征在于,利用预训练好的基于知识蒸馏的语义分割模型对目标事件相机采集的数据进行语义分割,所述语义分割模型包括学生网络和教师网络,其中,所述语义分割模型的训练过程包括: 获取事件相机数据; 基于所述事件相机数据,通过自训练生成第一组伪标签; 基于所述事件相机数据,通过事件到图像重建,得到重建图像信息; 基于所述重建图像信息,通过预测分割图生成第二组伪标签; 基于所述第一组伪标签和所述第二组伪标签,计算损失函数值并更新所述学生网络的参数,实现所述语义分割模型的训练, 其中,所述损失函数值包括: 第一损失函数值,以源图像信息中的样本作为学生网络的输入,得到表征,利用真实标签计算得到第一损失函数值; 第二损失函数值,以全量的事件相机数据分别作为学生网络和教师网络的输入,分别得到表征和,以教师网络的表征作为伪标签计算第二损失函数值; 第三损失函数值,首先将需要重建的事件相机数据分别作为学生网络和教师网络的输入,分别得到表征和,教师网络的表征作为第一组伪标签,另外,以重建图像信息作为学生网络的输入,得到表征作为第二组伪标签,将两组伪标签加权聚合完成表征混合,利用学生网络的输出计算第三损失函数值, 在事件相机语义分割过程中,包括目标域中心点软对齐过程: 基于学生网络的所有输出表征、、和,通过计算源域特征分布的中心点作为锚点,分别计算事件相机数据与其重构图的特征到锚点的距离、,并使用Jensen-Shannon散度拉近这两个距离。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人上海人工智能创新中心,其通讯地址为:200232 上海市徐汇区云锦路701号37、38层;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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