公开(公告)号：CN117726827A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202211089646.2

申请日：2022-09-07

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 钟朝亮 ,  冯成 ,  汪洁 ,  张颖 ,  孙俊

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开一种信息处理装置、信息处理方法和计算机可读记录介质。该信息处理装置包括：第一训练单元，利用第一训练图像集对第一模型进行训练，以获得经训练的第一模型；第二训练单元，利用第二训练图像集对经训练的第一模型进行训练，以获得再训练的第一模型作为第二模型；以及第三训练单元，利用第三训练图像集对所述第二模型进行训练，以获得再训练的第二模型作为第三模型。第一训练图像集包括涉及第一类别集合的带标签的训练图像。第二训练图像集包括涉及所述第一类别集合的带标签的训练图像和涉及第二类别集合的带标签的训练图像。第三训练图像集合包括涉及第一类别集合的带标签的训练图像和涉及第二类别集合的不带标签的训练图像。

公开(公告)号：CN116958561A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202210332651.5

申请日：2022-03-31

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 汪洁 ,  钟朝亮 ,  冯成 ,  张颖 ,  孙俊 ,  张楠

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 公开了检测异常对象的方法、装置和存储介质。该方法包括：拍摄某一场景的图像；计算拍摄图像与参考图像之间的差图像，差图像指示拍摄图像与参考图像之间的像素级差异；由神经网络的第一编码器、第二编码器、第三编码器分别针对参考图像、拍摄图像、差图像提取具有多个尺寸的多个特征图；将编码器各自提取的具有相同尺寸的特征图进行融合，融合的特征图被输入神经网络的解码器；由解码器基于融合的特征图生成与拍摄图像尺寸相同的变化图，变化图中的每个像素的值指示拍摄图像中的像素相对于参考图像中的对应像素是否发生语义变化；以及基于变化图来识别场景中出现的异常对象。

公开(公告)号：CN113807377A

公开(公告)日：2021-12-17

申请号：CN202010549063.8

申请日：2020-06-16

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 张颖 ,  汪留安 ,  孙俊

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开一种信息处理装置、信息处理方法和计算机可读存储介质。该信息处理装置包括：概率向量获取单元，获取待分类对象被划分成的N个区段的M维概率向量；候选类别选择单元，选择各个区段的M维概率向量中的除第H元素之外的元素中的前K个最大的元素所对应的类别作为相应的区段的候选类别；路径向量生成单元，基于各个区段的候选类别生成路径向量，并且基于每个路径向量所包括的元素所对应的概率和相邻元素之间的关联度计算相应的路径向量的分数；以及分类结果获取单元，获取分数最高的路径向量作为待分类对象的分类结果，其中，基于相邻元素之间的语义信息以及与相邻元素所对应的区段之间的距离有关的可变权重计算相邻元素之间的关联度。

公开(公告)号：CN116486093A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202210036721.2

申请日：2022-01-13

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 冯成 ,  钟朝亮 ,  汪洁 ,  张颖 ,  孙俊

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/02

Abstract: 本公开涉及信息处理装置、信息处理方法和机器可读存储介质。信息处理装置包括：特征生成单元，其被配置成针对输入分布生成特征；差异生成单元，其被配置成生成在预定阶段训练好的特征生成单元与当前阶段被训练的特征生成单元针对相同的特定输入分布的输出特征差异；以及更新单元，其被配置成基于输出特征差异使用当前阶段被训练的特征生成单元针对当前阶段在线更新的输入分布的输出特征来训练当前阶段的特征生成单元。该信息处理装置可以利用特征生成单元对相同输入分布的输出特征差异来训练特征生成单元，从而有效地解决在线无监督领域自适应中的遗忘问题。

公开(公告)号：CN116958614A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202210338659.2

申请日：2022-04-01

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 张颖 ,  钟朝亮 ,  冯成 ,  汪洁 ,  孙俊

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G10L25/30

Abstract: 本申请公开一种信息处理装置、信息处理方法和计算机可读记录介质。该信息处理状包括：第一训练单元，被配置成基于经训练的第二模型和经训练的第三模型，利用第一训练图像集对第一模型进行训练，以获得用于对待预测图像进行预测的经训练的第一模型。所述经训练的第三模型是利用第三训练图像集进行训练而得到的。所述第三训练图像集包括不能够利用所述经训练的第二模型正确预测的图像。

公开(公告)号：CN114862882A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202110154179.6

申请日：2021-02-04

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 张颖 ,  刘威 ,  汪留安 ,  孙俊

IPC: G06T7/12 ,  G06T7/13 ,  G06T5/00 ,  G06V10/774

Abstract: 本公开涉及一种图像处理装置、图像处理方法和机器可读存储介质。图像处理装置包括：信息提取部，其获取关于输入图像的图像信息以及关于用户对输入图像上的多个对象中的特定对象的单个点击的点击信息；第一获取部，其基于图像信息和点击信息得到包括点击点的边界框以及边界框所对应的原始掩膜；第二获取部，其利用原始掩膜和边界框得到将特定对象从输入图像中突显出来的中间掩膜；选择部，其从多个中间掩膜中选择最佳掩膜；以及标注部，其利用最佳掩膜将特定对象的边缘在输入图像中标注出来。通过该图像处理装置，用户可以通过仅单次点击就可以获取点击对象的轮廓。

公开(公告)号：CN115713111A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202110949753.7

申请日：2021-08-18

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 钟朝亮 ,  汪洁 ,  冯成 ,  张颖 ,  孙俊

IPC: G06N3/088 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44

Abstract: 本公开内容涉及用于训练对象检测模型的方法和对象检测方法。根据本公开内容的一个实施例，用于训练模型的方法包括以迭代方式训练对象检测模型，其中当前训练迭代轮包括以下操作：读取源域数据子集和目标域数据子集；确定针对源域数据子集的检测损失，以及源域实例分类特征集；确定目标域实例分类特征集；基于源域实例分类特征集和目标域实例分类特征集确定与实例特征对齐有关的实例级对齐损失；以及基于与检测损失和实例对齐损失有关的总损失通过调整对象检测模型的参数来优化对象检测模型。本公开内容的方案的有益效果至少包括以下中的至少一个：对标签噪声鲁棒、克服类别不均衡、改善实例级对齐以及改善检测准确度。

公开(公告)号：CN115713105A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202110949087.7

申请日：2021-08-18

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 汪洁 ,  钟朝亮 ,  冯成 ,  张颖 ,  孙俊

IPC: G06N3/08 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/23 ,  G06F18/22 ,  G06F18/241 ,  G06F18/213

Abstract: 公开了一种用于训练神经网络的方法和装置以及计算机可读存储介质。神经网络包括分类器和特征提取器。该方法包括：利用特征提取器，对来自源域的有标注数据和来自目标域的无标注数据进行特征提取；利用另一分类器，根据所提取的特征对无标注数据进行分类以得到第一类别；针对有标注数据构建第一交叉熵损失函数，并且针对被标注为第一类别的无标注数据构建第二交叉熵损失函数；和通过使第一交叉熵损失函数和第二交叉熵损失函数的加权和最小，来训练神经网络。

公开(公告)号：CN115527026A

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202110711709.2

申请日：2021-06-25

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 刘威 ,  张颖 ,  孙俊

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/764

Abstract: 本公开涉及一种图像处理装置、图像处理方法和机器可读存储介质。图像处理装置包括：第一获取单元，通过第一分割模型得到图像中的基础类别的对象的伪标签；第二获取单元，获得图像中的新类别的对象的新标签；处理单元，基于伪标签和新标签得到用于基础类别和新类别的对象的分割的第二分割模型；第一计算单元，通过第一分割模型计算与图像中的基础类别的对象有关的第一参数的第一数据集；第二计算单元，通过第二分割模型计算与图像中的基础类别的对象有关的第一参数的第二数据集；以及比较单元，比较第一数据集和第二数据集，并向第二计算单元提供比较信息以修改第二分割模型。该图像处理装置可以很好地实现实例分割的增量学习。

公开(公告)号：CN114862882B

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202110154179.6

申请日：2021-02-04

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 张颖 ,  刘威 ,  汪留安 ,  孙俊

IPC: G06F30/20

Abstract: 本公开涉及一种图像处理装置、图像处理方法和机器可读存储介质。图像处理装置包括：信息提取部，其获取关于输入图像的图像信息以及关于用户对输入图像上的多个对象中的特定对象的单个点击的点击信息；第一获取部，其基于图像信息和点击信息得到包括点击点的边界框以及边界框所对应的原始掩膜；第二获取部，其利用原始掩膜和边界框得到将特定对象从输入图像中突显出来的中间掩膜；选择部，其从多个中间掩膜中选择最佳掩膜；以及标注部，其利用最佳掩膜将特定对象的边缘在输入图像中标注出来。通过该图像处理装置，用户可以通过仅单次点击就可以获取点击对象的轮廓。