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申请/专利权人：厦门大学
摘要：针对常见REC模型的弱监督训练方法，属于图像处理技术领域。用于根据现有弱监督指向性视觉理解模型，生成对应的伪标签，对现有任意的指向性视觉理解模型进行监督和训练。包括以下步骤：给定RGB图像和对应的文本描述，使用现有的弱监督指向性视觉理解模型，生成对应的伪标签，即图像中和文本描述对应的边界框，然后使用伪标签对任意的指向性视觉理解模型进行监督和训练，为减少伪标签的噪声影响，采用随机调整尺寸的数据增强和指数移动平均EMA策略，最终得到一个采用全监督方式进行训练的指向性视觉理解模型，取得更好的预测性能。
主权项：1.针对常见REC模型的弱监督训练方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1，按照弱监督指向性视觉理解模型的输入要求准备对应的RGB图像和文本描述；步骤2，根据弱监督指向性视觉理解模型的输出得到对应的预测目标边界框，即伪标签；步骤3，将步骤1中的RGB图像和文本描述输入现有任意指向性视觉理解模型中，采用随机调整尺寸数据增强方法，在训练过程中采用指数移动平均策略进行参数更新，使用伪标签监督模型训练；步骤4，得到训练好的任意指向性视觉理解模型，基于此模型进行图像描述的预测。
全文数据：
权利要求：
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