[发明专利]代表性图结构模型、视觉理解模型的建立方法及应用有效
| 申请号： | 202010778717.4 | 申请日： | 2020-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN111985542B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 吴东岳;余昌黔;高常鑫;桑农 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/774;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种代表性图结构模型、视觉理解模型的建立方法及应用，属于视觉理解领域，包括：建立代表性图结构模型；代表性图结构模型包括：特征映射模块，用于从输入特征图像中提取值分支、键值分支和序列分支，并生成偏移矩阵；采样模块，用于根据偏移矩阵对值分支和键值分支中的节点(像素或图像栅格)采样，得到代表性特征；长距离依赖信息捕获模块，用于对键值分支的代表性特征与序列分支进行矩阵乘法后进行Softmax操作，得到关系矩阵，并对值分支的代表性特征与关系矩阵进行矩阵乘法，得到长距离依赖矩阵；以及特征反映射模块，用于将长距离依赖信息编码到输入特征图像中。本发明能够学习到更精炼的长距离依赖信息，提高视觉理解任务的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 代表性 结构 模型 视觉 理解 建立 方法 应用 | ||
【主权项】：
暂无信息
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