特征編碼模型、視覺(jué)關(guān)系檢測(cè)模型的訓(xùn)練方法及檢測(cè)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201910650283.7 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN110390340A 公開(kāi)（公告）日 2021-06-01
申請(qǐng)公布號(hào) CN110390340A 申請(qǐng)公布日 2021-06-01
分類號(hào) G06K9/46;G06K9/62;G06K9/68 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 朱藝;梁小丹;林倞 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 暗物智能科技（廣州）有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京三聚陽(yáng)光知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 張琳琳
地址 511458 廣東省廣州市南沙區(qū)豐澤東路106號(hào)（自編1號(hào)樓）X1301-G5994（集群注冊(cè)）（JM）
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及視覺(jué)關(guān)系檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及特征編碼模型、視覺(jué)關(guān)系檢測(cè)模型的訓(xùn)練方法及檢測(cè)方法；其中，特征編碼模型的訓(xùn)練方法包括獲取初始特征編碼模型；獲取樣本數(shù)據(jù)；將每個(gè)樣本數(shù)據(jù)輸入初始特征編碼模型中；基于類別從視覺(jué)常識(shí)數(shù)據(jù)中提取引導(dǎo)圖；根據(jù)引導(dǎo)圖對(duì)初始特征編碼模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整轉(zhuǎn)換矩陣，以對(duì)每個(gè)目標(biāo)區(qū)域的目標(biāo)特征進(jìn)行更新，得到每個(gè)目標(biāo)區(qū)域的目標(biāo)特征編碼。利用視覺(jué)常識(shí)中與該類別相關(guān)的引導(dǎo)圖一方面彌補(bǔ)了樣本數(shù)據(jù)不足的缺陷，使得在對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行再次編碼時(shí)能夠有足夠的樣本數(shù)據(jù)支撐，另一方面保證了目標(biāo)特征編碼時(shí)就已經(jīng)引入關(guān)系感知，為后續(xù)視覺(jué)關(guān)系的檢測(cè)提供的條件，進(jìn)而能夠提高視覺(jué)關(guān)系檢測(cè)的準(zhǔn)確率。