[发明专利]一种采样无关的全度量小样本目标检测方法在审
| 申请号： | 202210931306.3 | 申请日： | 2022-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN115240008A | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 冷佳旭;陈泰岳;高新波;王烨;张颜 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/766;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王海军 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种采样无关的全度量小样本目标检测方法，包括：构建全度量样本检测模型，并微调全度量样本检测模型；采样小样本数据，对小样本数据集进行组织划分，得到类支持集和查询集，并对类支持集中的类支持样本进行预处理；将小样本数据输入到微调后的全度量样本检测模型，进行目标检测并获得检测结果。本发明通过使用跨尺度语义匹配减少由于和尺度差异而导致匹配次优结果；通过构造一组正常和损坏图片对，采用自监督学习策略约束网络使编码器可利用上下文构建出更为鲁棒原型；为原型向量增设了空间位置信息来引导模型更为准确捕获到目标。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 采样 无关 度量 样本 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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