[发明专利]计算机视觉任务模型的训练方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种计算机视觉任务模型的训练方法，所述方法包括：

获取计算机视觉任务模型的主干网络输出的图像特征图；

基于注意力算法生成所述图像特征图的注意力特征图；

对所述注意力特征图进行参数统计，基于参数统计结果生成随机扰动掩模；

以所述随机扰动掩模对所述注意力特征图进行扰动，得到注意力扰动特征图；

将所述注意力扰动特征图与所述图像特征图进行叠加，得到增强特征图供所述主干网络使用。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述注意力特征图进行参数统计，基于参数统计结果生成随机扰动掩模包括：

将所述注意力特征图按指定特征维度进行分离，得到多个注意力子特征图；

对各注意力子特征图分别进行参数统计，得到与各注意力子特征图对应的参数统计结果；

生成与各参数统计结果分别对应的基础掩模；

根据各基础掩模生成所述随机扰动掩模。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述指定特征维度为批尺寸维度。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对各注意力子特征图分别进行参数统计包括：

基于正态分布分别计算各注意力子特征图的标准差。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述生成与各参数统计结果分别对应的基础掩模包括：

根据预设的扰动比率和生成与各标准差对应的扰动区间；

以均匀分布的方式随机形成与各扰动区间对应的基础掩模。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各基础掩模生成所述随机扰动掩模包括：

将各基础掩模进行链接，得到维度与所述图像特征图相同的随机扰动掩模。

7.如权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述主干网络中包括若干个批标准化层；所述注意力扰动特征图与所述批标准化层用于避免计算机视觉任务模型训练的过拟合。

8.一种计算机视觉任务模型的训练装置，所述装置包括：

图像特征图获取单元，用于获取计算机视觉任务模型的主干网络输出的图像特征图；

注意力特征图生成单元，用于基于注意力算法生成所述图像特征图的注意力特征图；

注意力扰动单元，用于对所述注意力特征图进行参数统计，基于参数统计结果生成随机扰动掩模；以所述随机扰动掩模对所述注意力特征图进行扰动，得到注意力扰动特征图；

增强特征图生成单元，用于将所述注意力扰动特征图与所述图像特征图进行叠加，得到增强特征图供所述主干网络使用。

9.一种电子设备，其中，该电子设备包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。