[發明專利]用于基于分類器的卷積神經網絡的視覺分析系統

有效

• 申請號: 201880049725.6
• 申請日: 2018-07-24
• 公開（公告）號: CN110892414B
• 公開（公告）日: 2023-08-08
• 發明（設計）人: B.阿爾薩拉克;A.堯拉布奧;葉茂;劉小明;任騮
• 申請（專利權）人: 羅伯特·博世有限公司
• 主分類號: G06V10/776
• 分類號: G06V10/776;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/44;G06N3/0464;G06N3/09;G06N3/045;G06N3/084;G06F16/583
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 畢錚;劉春元

1.一種用于可視化圖像分類模型的操作的方法，所述圖像分類模型具有包括至少一個卷積層的多個神經網絡層，所述方法包括：

利用處理器接收多個實際類標注，每個實際類標注與多個樣本圖像中的相應樣本圖像相關聯，每個實際類標注對應于預定義的多個類之一；

利用處理器接收圖像分類模型的多個輸出，每個輸出由圖像分類模型響應于多個樣本圖像中的相應樣本圖像而提供；

利用處理器基于預定義的多個類中類的相似性層級來確定預定義的多個類的依次排序，相似性層級定義在預定義的多個類中的多個相似類組；以及

利用顯示設備顯示多個輸出的圖形描繪，圖形描繪包括對多個輸出進行編碼的圖形元素，所述圖形元素在視覺上根據預定義的多個類的所確定依次排序而被布置。

2.根據權利要求1所述的方法，確定依次排序進一步包括：

確定依次排序，使得在由相似性層級所定義相同組中的預定義的多個類標注中的類標注以依次排序被分組在一起。

3.根據權利要求1所述的方法，顯示圖形描繪進一步包括：

顯示布置在二維網格中的多個單元，網格的第一維對應于多個實際類標注，并且根據預定義的多個類的所確定依次排序進行排序，每個單元具有相應的圖形元素，所述相應的圖形元素對多個輸出中的至少一個輸出進行編碼，所述至少一個輸出由圖像分類模型響應于具有對應于相應單元的實際類標注的樣本圖像而提供。

4.根據權利要求3所述的方法，其中：

多個輸出包括由圖像分類模型響應于多個樣本圖像分配的多個預測類標注，每個預測類標注對應于預定義的多個類之一；

網格的第二維對應于多個預測類標注，并且根據預定義的多個類的所確定依次排序進行排序；并且

多個單元中每個單元的圖形元素對來自多個樣本圖像的相應第一數量的樣本圖像進行編碼，所述相應第一數量的樣本圖像（i）與對應于相應單元的實際類標注相關聯并且（ii）被分配對應于相應單元的預測類標注。

5.根據權利要求4所述的方法，對布置在二維網格中的多個單元的顯示進一步包括：

響應于針對相應單元的相應第一數量等于零，以第一顏色顯示多個單元中相應單元的圖形元素；以及

響應于針對相應單元的相應第一數量大于零，以不同于第一顏色的第二顏色顯示多個單元中相應單元的圖形元素，第二顏色的陰影取決于相應第一數量。

6.根據權利要求3所述的方法，進一步包括：

響應于過濾器選項的用戶選擇，取決于對應于所選過濾器選項的至少一個過濾準則，利用顯示設備隱藏多個單元的圖形元素的子集。

7.根據權利要求3所述的方法，進一步包括：

響應于用戶選擇多個單元中的單元組，利用顯示設備顯示多個樣本圖像中的樣本圖像的縮略圖，所述樣本圖像與對應于所選單元組中的一個單元的實際類標注相關聯。

8.根據權利要求3所述的方法，其中：

多個輸出包括圖像分類模型的所選神經網絡層的個體神經元對多個樣本圖像的多個響應；

網格的第二維對應于所選神經網絡層的個體神經元；并且

多個單元中每個單元的圖形元素編碼對應于相應單元的神經元對來自多個樣本圖像的樣本圖像的響應平均，所述樣本圖像與對應于相應單元的實際類標注相關聯。

9.根據權利要求8所述的方法，其中，多個單元中每個單元的圖形元素是具有布置在網格中的多個像素的熱圖，多個像素中的每個像素具有顏色，所述顏色取決于對應于相應單元的神經元對來自多個樣本圖像的樣本圖像的響應平均，所述樣本圖像與對應于相應單元的實際類標注相關聯。

10.根據權利要求9所述的方法，進一步包括：

對多個單元中每個單元的熱圖的多個像素進行下采樣和線性化。