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基于结构化信息特征解耦与知识迁移的视觉场景识别方法

摘要

本发明公开了一种基于结构化信息特征解耦与知识迁移的视觉场景识别方法,包括如下步骤:使用Canny边缘检测器提取图像的边缘表示形式,并基于自动编码器将其转换为边缘特征矢量;利用微调后的ResNet‑34提取图像的外观特征表示;对于输入图像,送入特征解耦网络分别生成结构化特征向量与外观特征向量,结构化特征向量的特征分布将会与内容教师模块生成的边缘特征矢量进行对比;解码器整合输入的特征并重构原始图像,用于鼓励所学习的内容特征与外观特征能够形成完整的输入图像的表示,提取结构化特征向量作为最终的场景特征,并利用余弦距离计算优化特征间的相似度,实现视觉场景识别。

著录项

  • 公开/公告号CN114049541A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 之江实验室;东北大学;

    申请/专利号CN202111000756.2

  • 申请日2021-08-27

  • 分类号G06V10/778(20220101);G06V10/24(20220101);G06V10/82(20220101);G06V10/84(20220101);G06V10/75(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33213 杭州浙科专利事务所(普通合伙);

  • 代理人孙孟辉

  • 地址 310023 浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼

  • 入库时间 2023-06-19 14:11:11

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-04

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06V10/778 专利申请号:2021110007562 申请日:20210827

    实质审查的生效

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