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大华股份申请模型训练方法专利,得到基于文本与图像特征的小样本目标检测模型

2024-04-02 18:45:36
金融界
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摘要:金融界2024年4月2日消息,据国家知识产权局公告,浙江大华技术股份有限公司申请一项名为“模型训练方法、目标检测方法、装置以及计算机存储介质“,公开号CN117809021A,申请日期为2023年11月。专利摘要显示,本申请提供一种模型训练方法、目标检测方法、目标检测装置以及计算机存储介质。所述方法包括:获取训练图像集,包括支持图像集和查询图像集;利用多模态模块,对支持图像集的图像中的文本特征和图像特征进行提取,并对文本特征和图像特征进行特征融合得到融合图像特征和融合文本特征;利用特征提取模块,提取查询图像集的中图像的图像特征;利用候选框生成模块,基于查询图像集的图像特征和融合图像特征生成候选框;基于候选框和融合图像特征对支持图像集进行检测,得到中间检测结果;使用融合文本特征对中间检测结果进行筛选,得到最终检测结果,基于最终检测结果对模型进行训练。通过上述方式,得到基于文本与图像特征的小样本目标检测模型。

金融界2024年4月2日消息,据国家知识产权局公告,浙江大华技术股份有限公司申请一项名为“模型训练方法、目标检测方法、装置以及计算机存储介质“,公开号CN117809021A,申请日期为2023年11月。

专利摘要显示,本申请提供一种模型训练方法、目标检测方法、目标检测装置以及计算机存储介质。所述方法包括:获取训练图像集,包括支持图像集和查询图像集;利用多模态模块,对支持图像集的图像中的文本特征和图像特征进行提取,并对文本特征和图像特征进行特征融合得到融合图像特征和融合文本特征;利用特征提取模块,提取查询图像集的中图像的图像特征;利用候选框生成模块,基于查询图像集的图像特征和融合图像特征生成候选框;基于候选框和融合图像特征对支持图像集进行检测,得到中间检测结果;使用融合文本特征对中间检测结果进行筛选,得到最终检测结果,基于最终检测结果对模型进行训练。通过上述方式,得到基于文本与图像特征的小样本目标检测模型。

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