罗伯特·博世有限公司A·M·慕诺兹德尔加多获国家专利权
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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利用于评估显著性图确定器的设备和方法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：CN112241758B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202010686349.0，技术领域涉及：G06V10/776；该发明授权用于评估显著性图确定器的设备和方法是由A·M·慕诺兹德尔加多;A·霍列娃;L·赫耶尔;P·卡蒂亚尔;V·费舍尔设计研发完成，并于2020-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于评估显著性图确定器的设备和方法在说明书摘要公布了：提供了用于评估显著性图确定器的设备和方法。根据各种实施例，描述了评估显著性图确定器的方法，所述方法包括：向多个训练数据集单元添加预定义模式以训练数据类的识别，其中每个训练数据集单元包括待识别的数据类的表示；利用包括预定义模式的所述多个训练数据集单元训练神经网络；显著性图确定器确定用于数据类的显著性图；以及基于所确定的显著性图是否包括通过添加预定义模式引入的数据类的上下文来评估显著性图确定器。
本发明授权用于评估显著性图确定器的设备和方法在权利要求书中公布了：1.一种由一个或多个处理器执行的评估显著性图确定器的方法，所述方法包括： ·向多个训练图像添加预定义模式，以训练对象的识别，其中每个训练图像包括待识别的对象的表示，其中向所述多个训练图像添加预定义模式包括向与对象关联的训练数据添加预定义模式，其中预定义模式是图像数据值的预定义组合； ·利用包括预定义模式的所述多个训练图像训练神经网络； ·通过将神经网络应用于包括对象实例和模式的图像上，并且基于神经网络的输出来确定显著性图，显著性图确定器确定用于对象的显著性图；以及 ·评估显著性图确定器针对神经网络的偏差检测，其中针对神经网络的偏差检测包括在神经网络的错误分类或语义分割的情况下，通过使用跨显著性图确定器所提供的对象的显著性解释的不一致性、通过确定所确定的显著性图是否包括通过添加预定义模式引入的对象的上下文来确定贡献于错误分类或语义分割的图像部分，其中上下文是图像中表示对象的多个图像数据值周围的区域。
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罗伯特·博世有限公司，其通讯地址为：德国斯图加特；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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