[发明专利]基于ViT的深度学习神经网络数据增强方法在审
| 申请号： | 202210174016.9 | 申请日： | 2022-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN114548405A | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 吴均城;王华龙;杨海东;李泽辉;魏登明 | 申请（专利权）人： | 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州科沃园专利代理有限公司 44416 | 代理人： | 王维霞 |
| 地址： | 528200 广东省佛山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于ViT的深度学习神经网络数据增强方法，S1、假定A是输入的图像，S2、TransMix在注意图的指导下分配混合标签，S3、将原始的M从H、W转换为相应的像素区域，S4、数据集使用ImageNet‑1k，S5、图像分类模型选用DeiT‑T、PVT‑T、XCiT‑T，S6、引入实现过程的pytorch伪代码，本方法简单易行且不会对模型引入任何额外参数，使训练的难度减小，本方法可以根据每个像素的显著性重新加权，不需要额外的参数和最小的计算开销；应用的TransMix是基于ViTs的注意地图混合标签，它可以弥补输入空间和标签空间之间的差距。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 vit 深度 学习 神经网络 数据 增强 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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