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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海);长江时代通信股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于图像焦点区域特征的多任务学习方法，方法步骤包括：收集原始图像获得输入图像；进行基础特征提取获得基础特征图像；利用分支结构生成视觉解释图；进行焦点区域的特征融合获得特征融合图像；利用单解码器进行特征压缩以及分割结果预测获得掩膜图；利用掩膜图进行区域选取获得掩膜特征图；将基础特征图像、视觉解释图和掩膜特征图进行叠加累乘生成预测结果。该多任务学习方法通过焦点区域的视觉解释图和掩膜图相结合的方式实现图像分类、分割及定位任务的多任务联合学习，解决了现阶段多任务学习领域中分类、分割、定位任务间出现负迁移的问题，实现多任务在语义层面的一致性，提高图像分类、分割及定位任务的效果。
主权项：1.一种基于图像焦点区域特征的多任务学习方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，收集多种带有标注的原始图像并进行预处理，获得用于多任务学习的输入图像；步骤2，利用特征编码器对输入图像进行基础特征提取，获得基础特征图像；步骤3，利用带有注意机制的分支结构根据基础特征图像生成视觉解释图像；步骤4，通过双编码器网络对输入图像以及视觉解释图像进行焦点区域的特征融合，获得特征融合图像；步骤5，利用单解码器对特征融合图像进行特征压缩以及分割结果预测，获得用于分割预测的掩膜图；步骤6，利用掩膜图在视觉解释图上进行区域选取，获得掩膜特征图；步骤7，将基础特征图像、视觉解释图像以及掩膜特征图进行叠加累乘，通过叠加累乘增强预测特征的聚焦区域来生成预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学(威海) 长江时代通信股份有限公司 基于图像焦点区域特征的多任务学习方法
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