一种基于超关系学习网络的场景图生成方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于超关系学习的场景图生成方法。本发明包括以下步骤：1、通过目标自注意力网络加强目标交互，融合目标的特征。2、通过目标‑关系注意力网络加强目标和关系的交互，融合目标和关系之间的特征。3、通过超关系注意力网络去整合超关系的传递推理。4、模型训练，将目标损失函数和关系损失函数放入优化器，通过反向传播算法对网络参数进行梯度回传和更新。本发明提出一种针对场景图生成的深度神经网络，特别是提出一种超关系学习网络，充分利用目标和关系之间的交互和传递推理，提高了场景图生成中关系的推理能力，并且在场景图生成领域中的性能得到了很大的提升。
基本信息
专利标题 ：
一种基于超关系学习网络的场景图生成方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113065587A
申请号 ：
CN202110309285.7
公开（公告）日 ：
2021-07-02
申请日 ：
2021-03-23
授权号 ：
CN113065587B
授权日 ：
2022-04-08
发明人 ：
俞俊陈志刘晓鹏张健张驰詹忆冰
申请人 ：
杭州电子科技大学;人民日报社
申请人地址 ：
浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
代理机构 ：
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
朱月芬
优先权 ：
CN202110309285.7
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-08 ：
授权
2021-07-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20210323
申请日 : 20210323
2021-07-02 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
