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张文利 (张文利.) | 刘钰昕 (刘钰昕.) | 郑超 (郑超.)

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摘要:

本发明公开了一种基于多特征损失函数融合的目标标注方法,多特征损失函数为基于熵权法的多维损失函数,分别用于约束目标转换模型训练过程中多个类别目标的颜色、形状及纹理的生成方向。包括:获取单一类别最佳源域无背景目标图像;将单一类别最佳源域无背景目标图像进行特征图可视化,从而提取基于潜在空间的特征图;将基于潜在空间的特征图输入由基于熵权法的多维损失函数监督的目标转换模型中获得多类别目标域无背景目标图像的子集;将单一类别最佳源域无背景目标图像与基于潜在空间的特征图融合形成多模态输入信号,将多模态输入信号输入到目标转换网络中,并基于目标转换网络进行目标标注。本发明还公开系统、电子设备及计算机可读存储介质。

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专利基本信息 :

专利类型: 发明申请

申请(专利)号: CN202310504776.6

申请日期: 2023-05-06

公开(公告)日: 2023-09-01

公开(公告)号: CN116681921A

申请(专利权): 北京工业大学

法律状态: 实质审查

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