[发明专利]基于浅层特征背景抑制的弱监督目标定位方法及装置在审
| 申请号： | 202210166797.7 | 申请日： | 2022-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN114596471A | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 杨猛;曹心姿 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V10/77 | 分类号： | G06V10/77;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/762;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 背景 抑制 监督 目标 定位 方法 装置 | ||
【主权项】：
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