一种基于自监督对比学习的目标检测方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于自监督对比学习的目标检测方法，所述方法包括：将采集的待检测图像输入预先建立和训练好的目标检测模型，得到目标检测结果；在所述目标检测模型的训练环节引入自监督对比损失函数，引导目标检测模型学习高层场景语义信息。本发明采用的孪生组合数据增强方法能够有效地针对自监督学习方法扩充原有的数据集，提升模型对于数据中干扰噪声的鲁棒性；本发明实现的自监督模块通过目标网络和在线网络的对比学习，可引导模型学习高层次的语义信息，提升目标检测网络的检测精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于自监督对比学习的目标检测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114549985A
申请号 ：
CN202210166807.7
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-02-23
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张新钰李骏杨磊王力蒋涵吴新刚
申请人 ：
清华大学
申请人地址 ：
北京市海淀区清华园1号
代理机构 ：
北京三聚阳光知识产权代理有限公司
代理人 ：
张建纲
优先权 ：
CN202210166807.7
主分类号 ：
G06V20/10
IPC分类号 ：
G06V20/10 G06V10/40 G06V10/774 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/08
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/10
申请日 : 20220223
申请日 : 20220223
2022-05-27 ：
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
