发明专利已授权

基于神经元覆盖率的图像深度学习模型测试方法与装置

📄 申请号：CN202010600844.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-06-28

公开号

CN111753985A

公开日

2020-10-09

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_08

IPC 分类号

G06N3_08 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习软件测试神经网络

应用场景

图像识别, 智能驾驶, 安防监控, 医疗影像, 工业质检

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摘要

本发明公开了一种基于神经元覆盖率的图像深度学习模型测试方法与装置，方法包括：选取图像数据集及M个采用图像数据集预训练好的图像深度学习模型；搭建生成式对抗网络；生成式对抗网络的生成器将随机分布映射为扰动图，再将扰动图加到图像数据集中的原始样本上，生成生成样本；针对M个预训练好的图像深度学习模型，以图像数据集作为训练集，基于神经元覆盖率和注意力机制训练生成式对抗网络；以图像数据集作为输入，分别采用M个训练好的生成器生成对抗样本，汇总后获得测试数据集；利用生成的测试数据集对待测图像深度学习模型进行测试。本发明基于注意力机制和神经元覆盖率，使得图像深度学习模型的测试结果更加可靠。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种变曲率的仿生非光滑表面减阻测试装置及模拟装置

当前第 / 件

基于改进YOLOv5神经网络与无人机视频结合的裂缝快速检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_08)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

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