[发明专利]一种基于对比学习的视角无关特征解离方法及系统有效
| 申请号： | 202111027722.2 | 申请日： | 2021-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN113743499B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 郭江涛;曹江中;戴青云;卢育钦;周琦量 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/77 | 分类号： | G06V10/77;G06V10/774;G06T3/40 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于对比学习的视角无关特征解离方法及系统，包括构建多图像数据集；将多图像数据集输入编码器网络，提取多视角图像表征；将多视角图像表征切分为视角信息表征和视角无关信息表征；将视角无关信息表征视为正样例，将视角信息表征视为负样例，对视角信息表征和视角无关信息表征使用对比学习损失进行的解离，并对所有视角无关信息表征使用均匀分布损失，辅助所有视角无关信息表征在超球面上均匀分布。采用正样例和负样例都从同一个表示张量中获取的对比学习方法，将视角信息相互远离，使得视角信息不再相互靠近。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对比 学习 视角 无关 特征 解离 方法 系统 | ||
【主权项】：
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