[发明专利]一种用于Affordance推理的深度网络构建方法在审
| 申请号： | 202010350248.6 | 申请日： | 2020-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN111709275A | 公开（公告）日： | 2020-09-25 |
| 发明（设计）人： | 王立春;信建佳;王少帆;李敬华;孔德慧;尹宝才 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市中闻律师事务所 11388 | 代理人： | 冯梦洪 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 公开一种用于Affordance推理的深度网络构建方法，其能够描述物体间影响的不对称性，考虑不同邻居节点的差异性影响的问题，更好地刻画场景上下文中物体之间的关系。该方法包括两个部分：视觉特征提取部分和Affordance推理部分；Affordance推理部分采用门控图注意力网络(Gated Graph Attention Neural Network,GGANN)，以图结构作为上下文的载体，基于对象级别的上下文信息构建双向图，对环境中物体提取视觉特征并与类别信息融合作为每个图节点的表示，图节点之间建立双向边，并引入图注意力机制更新边的权值以描述不同邻居节点间的差异性影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 affordance 推理 深度 网络 构建 方法 | ||
【主权项】：
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