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申请/专利权人：中国科学院光电技术研究所
摘要：本发明公开了一种基于图注意力网络的无监督关键点检测方法，在复杂场景下，如目标发生部分遮挡、变形、大的姿态变化时，很难准确检测到关键点。因此，在本发明中将图注意力网络引入到无监督关键点检测算法中。一方面，图注意力网络能够自适应地学习关键点之间的关系，通过建立以关键点为节点的图网络，在目标遮挡等复杂场景下，能够利用图的拓扑结构推理出被遮挡的关键点位置，从而显著提升关键点检测系统的精度和鲁棒性。另一方面，本发明采用无监督学习方式，不仅大幅减少了对人工标注数据的依赖，而且不受目标类别的限制，可以广泛应用于各类目标及其关键部位的定位。
主权项：1.一种基于图注意力网络的无监督关键点检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一：对于输入图像，首先对其做薄板样条变换，得到变换后的图像；步骤二：使用卷积神经网络分别对图像和提取候选关键点，作为初始化的关键点坐标；步骤三：分别对图像和编码关键点的外观信息，将其与形状信息即关键点坐标融合，作为节点特征；步骤四：分别对图像和中的关键点建立基于图注意力网络的图模型，将步骤三中的节点特征输入图注意力网络，作为图注意力网络的节点，图注意力网络将学习到节点之间的关联程度，并根据节点之间的相似性动态分配注意力权重，根据注意力权重确定邻接矩阵，从而分别图像和构建出以关键点为节点的图模型；步骤五：通过最大化两个图模型的一致性进行训练，以确定最终的图模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院光电技术研究所 一种基于图注意力网络的无监督关键点检测方法
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