基于浅层特征背景抑制的弱监督目标定位方法及装置
公开
摘要
本发明公开了一种基于浅层特征背景抑制的弱监督目标定位方法及装置，方法为：获取图像数据集；基于神经网络构建目标定位分类网络，包括分类器、生成器、评价器；分类器生成浅层特征图并对生成器进行初始化，得到前景激活图；前景激活图与浅层特征图进行点乘，输入评价器中得到分类结果并计算其与原始标签的前景交叉熵损失；使用PCA方法对训练数据集中的每张图进行背景主成分分析，通过聚类得到背景激活图，输入评价器计算背景分类损失；引入前景‑背景对抗损失并使用Transformer辅助生成器学习，获得总损失函数；输入测试数据集获得定位结果。本方法利用浅层特征信息来抑制背景以训练目标定位网络，将分类与定位任务解绑，避免了分类对定位效果的限制。
基本信息
专利标题 ：
基于浅层特征背景抑制的弱监督目标定位方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114596471A
申请号 ：
CN202210166797.7
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-02-23
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
杨猛曹心姿
申请人 ：
中山大学
申请人地址 ：
广东省广州市海珠区新港西路135号
代理机构 ：
广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 ：
李斌
优先权 ：
CN202210166797.7
主分类号 ：
G06V10/77
IPC分类号 ：
G06V10/77 G06V10/764 G06V10/82 G06V10/762 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-07 ：
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。
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