[发明专利]一种基于超关系学习网络的场景图生成方法有效
| 申请号： | 202110309285.7 | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN113065587B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 俞俊;陈志;刘晓鹏;张健;张驰;詹忆冰 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学;人民日报社 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 关系 学习 网络 场景 生成 方法 | ||
【主权项】：
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