[發明專利]在多模態環境中利用擾動的系統和方法

在審

• 申請號: 202111098350.2
• 申請日: 2021-09-18
• 公開（公告）號: CN114254732A
• 公開（公告）日: 2022-03-29
• 發明（設計）人: F·J·卡布里塔孔德薩;林婉怡;K·楊;M·普拉蒂姆
• 申請（專利權）人: 羅伯特·博世有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 任一方;呂傳奇

1.一種用于訓練機器學習網絡的計算機實現的方法，包括：

從一個或多個傳感器接收輸入數據，其中輸入數據包括指示圖像信息或聲音信息的信息，其中所述一個或多個傳感器包括相機、雷達、聲納或麥克風；

從輸入數據選擇一個或多個批次樣本；

將擾動對象應用到所述一個或多個批次樣本上以創建擾動樣本；

運行擾動樣本通過與機器學習網絡相關聯的函數，以檢測或分類擾動樣本；

響應于運行擾動樣本的函數，更新擾動對象；和

響應于超過收斂閾值，輸出擾動對象。

2.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中擾動對象是二維圖像。

3.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中擾動對象是三維對象。

4.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中輸出擾動對象包括打印擾動對象。

5.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中函數包括多模態分類器。

6.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中函數包括對象檢測器。

7.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中，輸入數據包括與檢測到的對象相關聯的位置信息。

8.一種包括機器學習網絡的系統，包括：

輸入接口，被配置為接收輸入數據，其中輸入接口連接到一個或多個傳感器，其中所述一個或多個傳感器包括相機、雷達、聲納或麥克風；和

與輸入接口通信的處理器，其中處理器被編程為：

接收輸入數據，輸入數據包括指示圖像信息或聲音信息的信息；

從輸入數據選擇一個或多個批次樣本；

將擾動對象應用到所述一個或多個批次樣本上以創建擾動樣本；

運行擾動樣本通過機器學習網絡，以便檢測或分類擾動樣本；和

響應于運行擾動樣本的機器學習網絡，更新擾動對象；和

響應于超過收斂閾值，輸出擾動對象，其中擾動對象由機器學習網絡可檢測。

9.根據權利要求8所述的系統，其中擾動對象是二維圖像。

10.根據權利要求8所述的系統，其中擾動對象是三維對象。

11.根據權利要求8所述的系統，其中輸出擾動對象包括打印擾動對象。

12.根據權利要求8所述的系統，其中機器學習網絡包括包含對象檢測器的函數。

13.根據權利要求8所述的系統，其中輸入數據包括與檢測到的對象相關聯的位置信息。

14.一種存儲指令的計算機程序產品，所述指令當由計算機執行時，使得計算機用于：

接收輸入數據；

從輸入數據選擇一個或多個批次樣本；

將擾動對象應用到所述一個或多個批次樣本上以創建擾動樣本；

利用函數運行擾動樣本通過機器學習網絡，其中所述函數被配置為檢測或分類擾動樣本；

利用函數并響應于運行擾動樣本來訓練機器學習網絡；和

輸出訓練的機器學習網絡。

15.根據權利要求14所述的計算機程序產品，其中輸入數據包括從與計算機通信的相機接收的圖像。

16.根據權利要求14所述的計算機程序產品，其中訓練的機器學習網絡的輸出響應于通過多次迭代運行擾動樣本。

17.根據權利要求14所述的計算機程序產品，其中訓練的機器學習網絡的輸出響應于超過收斂閾值。