清华大学申请基于超图关联建模的视觉对象检测方法及装置专利，解决目标检测的准确性低，对于遮挡、复杂场景等情况下的鲁棒性差的问题lg...

摘要：金融界2024年1月5日消息，据国家知识产权局公告，清华大学申请一项名为“基于超图关联建模的视觉对象检测方法及装置“，公开号CN117351187A，申请日期为2023年8月。专利摘要显示，本申请涉及一种基于超图关联建模的视觉对象检测方法及装置，其中，方法包括：从输入图像中，提取可能存在物体的检测框；根据可能存在物体的检测框的物理位置近邻关系和特征近邻关系分别构造超图建模物体感兴趣区域ROI框之间的高阶关联；基于高阶关联和基于超图关联的特征平滑损失函数，对模型进行训练调优，得到视觉对象检测模型，以输出视觉对象检测结果。由此，解决了相关技术中，无法联系目标与周围环境与其他目标之间的语义信息和空间关系，导致目标检测的准确性低，对于遮挡、复杂场景等情况下的鲁棒性差，不能够与其他目标检测算法进行结合，可扩展性差等问题。