申请/专利权人：芜湖云从科技有限公司

申请日：2024-01-24

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117934995A

主分类号：G06V10/774

分类号：G06V10/774;G06V10/42;G06V10/80

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明涉及计算机视觉领域，具体提供一种基于多注意力的模型训练方法、系统、设备及存储介质，旨在解决预训练的视觉模型不能更好地兼容灵活使用多注意力机制的下游任务，降低下游任务处理精度。为此目的，本发明方法包括：获取图像特征并掩码处理，获取掩码处理后的图像特征；选择一种目标注意力并通过视觉模型处理该掩码处理后的图像特征，获取输出特征；基于输出特征、输入图像中与掩码位置对应的特征，进行损失计算并回传，训练视觉模型；上述模型训练中采用了多种注意力机制，兼容灵活使用多注意力机制的下游任务，提高下游任务处理精度。

主权项：1.一种基于多注意力的模型训练方法，其特征在于，包括：通过视觉模型中的特征提取模块，对训练数据集中每个输入单元中的输入图像进行特征提取并进行掩码处理，获取掩码处理后的图像特征；针对每个输入单元，选择一种目标注意力并通过所述视觉模型中的处理模块，处理各个输入单元对应的掩码处理后的图像特征，获取对应的各个输出特征；其中，针对所有输入单元，选择的目标注意力种类包括两种，或两种以上；针对每个输出特征，确定与掩码位置对应的第一目标特征，并基于所述第一目标特征类型，获取所述输入图像中与掩码位置对应的第二目标特征，并基于所述第一目标特征、所述第二目标特征，进行损失计算并回传，训练所述视觉模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 芜湖云从科技有限公司 基于多注意力的模型训练方法、系统、设备及存储介质

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