成果介绍
本发明涉及计算机视觉技术领域,具体涉及一种几何维度与语义维度增强在无偏场景图生成上的方法,包括构建谓词类树形结构;
成果亮点
往目标检测模型中输入数据集图片,输出处理结果;将处理结果输入语义模块和几何模块输出新联合区域特征;定义损失函数,得到设计的类平衡摇摆损失函数;将新联合区域特征输入变换器模型中,使用设计的类平衡摇摆损失函数计算物体中对每一个谓词类的概率值,得到第一概率值;将概率值代入谓词类树形结构,使用基于树形的类平衡摇摆损失函数计算概率值,得到第二概率值;将第一概率值和第二概率值加权求和,得到最终概率值;基于最终概率值输出图片对应的三元组,改善了数据集的长尾分布阻碍深度学习的问题。
团队介绍
重庆育成发展有限公司,成立于2013年,重庆高新开发建设投资集团成员,位于重庆市,是一家以从事软件和信息技术服务业为主的企业。 经营范围:为高新技术企业提供技术咨询、技术服务,科技项目的技术转让、技术咨询,技术进出口,从事投资业务(不得从事金融业务),企业形象设计,市场营销策划,房地产信息咨询,会议及展览服务,场地租赁,物业管理,企业管理咨询,从事与创新创业相关的投资业务及资产管理,设计、制作、代理、发布国内外广告(除依法须经批准的项目外,凭营业执照依法自主开展经营活动)重庆育成发展有限公司,成立于2013年,重庆高新开发建设投资集团成员,位于重庆市,是一家以从事软件和信息技术服务业为主的企业。 经营范围:为高新技术企业提供技术咨询、技术服务,科技项目的技术转让、技术咨询,技术进出口,从事投资业务(不得从事金融业务),企业形象设计,市场营销策划,房地产信息咨询,会议及展览服务,场地租赁,物业管理,企业管理咨询,从事与创新创业相关的投资业务及资产管理,设计、制作、代理、发布国内外广告(除依法须经批准的项目外,凭营业执照依法自主开展经营活动)
成果资料