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基于Transformer的目标级别恰可识别失真的预测方法及终端
发布时间: 2023-09-26
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
物理
成果介绍
本发明公开了基于Transformer的目标级别恰可识别失真的预测方法及终端，方法包括：通过预测模型提取原始图像中图像块的token特征和类别属性token特征，并根据获取的特征得到每个图像块的重要性权重；预测所述原始图像的恰可识别失真的概率分布，并根据高斯函数概率化的软标签计算损失；选取概率最高的量化参数作为所述原始图像的恰可识别失真，并输出所述原始图像的恰可识别失真。本发明只通过一个多分类模型和原图像即可完成更高精度和高细粒度恰可识别失真的预测。
成果亮点
1.一种基于Transformer的目标级别恰可识别失真的预测方法，其特征在于，包括：
通过预测模型提取原始图像中图像块的token特征和类别属性token特征，并根据获取的特征得到每个图像块的重要性权重；
预测所述原始图像的恰可识别失真的概率分布，并根据高斯函数概率化的软标签计算损失；
选取概率最高的量化参数作为所述原始图像的恰可识别失真，并输出所述原始图像的恰可识别失真。
2.根据权利要求1所述的基于Transformer的目标级别恰可识别失真的预测方法，其特征在于，所述通过预测模型提取原始图像中图像块的token特征和类别属性token特征，包括：
建立一个用于目标检测的恰可识别失真图像数据集；其中，所述恰可识别失真图像数据集包括若干张原始图像；
其中，若干张所述原始图像对应多种物体类别，且每一张所述原始图像对应64个不同的量化参数的压缩图像。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
产业化落地方案
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