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[发明专利]联合对比损失和重建损失的自监督视觉表征学习方法-CN202310542990.0有效
发明人：王耀威;李鑫;郑伟诗;高义朋;严俊楷 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V10/778 文献下载
摘要：本申请实施例提供了联合对比损失和重建损失的自监督视觉表征学习方法及装置、存储介质，通过深度编码教师网络和深度编码学生网络根据原始输入图像构建蒸馏损失，以学习具有判别特性的特征；在深度编码学生网络的输出特征之上，添加解码网络用于重建原始输入图像，并构建了重建损失，以学习具有复原特性的特征；深度编码教师网络使用最后一层原始特征的自注意力图，计算自适应权重以调整蒸馏损失与重建损失的作用。本申请实施例中，通过构建蒸馏损失和重建损失以实现对于两种类型损失的联合优化，使得在相同的训练代价下所训练得到的深度编码教师网络和深度编码学生网络兼具良好判别能力和信息表征能力，有利于提高图像表征的全面性和泛化性。
联合对比损失重建监督视觉表征学习方法

[发明专利]基于多重哈希的分布式存储索引方法及系统-CN202210060384.0在审
发明人：庞景龙;郑伟诗;严俊楷 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-01-19 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06F16/13 文献下载
摘要：本发明公开了基于多重哈希的分布式存储索引方法及系统，方法为：基于key‑value存储引擎，采用Master/Slave架构搭建分布式存储索引系统；所述Master/Slave架构包括一个Master节点和多个Slave节点；根据键值对的访问请求，Master节点调用多个线性哈希函数对键值对的键进行计算，得到所有哈希值对应的Slave节点；Master节点向对应的Slave节点发送相应操作请求，包括增加操作、删除操作、修改操作及查找操作；当Master节点检测到某个Slave节点的实时负载率超过触发节点分裂的负载临界点时，执行节点分裂操作。本方法利用线性哈希自动扩展的特点，提升了可扩展性和资源利用率；基于多重哈希函数，实现了数据多次备份，避免数据丢失，提升了可靠性；采用负载率较低的节点进行访问与存储，实现了负载均衡。
基于多重分布式存储索引方法系统