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申请/专利权人：湖南大学
申请日：2024-03-13
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247483A
主分类号：G06V10/25
分类号：G06V10/25;G06V10/82;G06N3/0499;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本申请涉及一种基于大模型高效参量微调的电力巡检目标检测方法，该方法包括：获取电力巡检场景下的数据集，并对数据集进行预处理，将预处理后的数据集按比例划分为训练集和测试集；以视觉转换器模型为基础，并在其每层Transformer块后放置额外的微调模块，构建出基于大模型高效参量微调方法的电力巡检目标检测模型；将训练集训练输入至电力巡检目标检测模型，通过反向传播更新微调模块的模块参数，得到训练后的电力巡检目标检测模型；将测试集输入至训练后的电力巡检目标检测模型，得到电力巡检目标检测结果。该方法既能够保留大模型的强泛化能力，又能够根据具体的应用场景进行灵活调整，从而提高电力巡检目标检测的精度和效率。
主权项：1.一种基于大模型高效参量微调的电力巡检目标检测方法，其特征在于，包括：S1：获取电力巡检场景下的数据集，并对所述数据集进行预处理，将预处理后的数据集按比例划分为训练集和测试集；S2：以视觉转换器模型为基础，并在其每层Transformer块后放置额外的微调模块，构建出基于大模型高效参量微调方法的电力巡检目标检测模型；所述微调模块用于对Transformer块的预测结果依次进行下采样、上采样以及正则化，微调所述电力巡检目标检测模型；S3：将所述训练集训练输入至所述电力巡检目标检测模型，通过反向传播更新微调模块的模块参数，得到训练后的电力巡检目标检测模型；S4：将所述测试集输入至训练后的电力巡检目标检测模型，得到电力巡检目标检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种基于大模型高效参量微调的电力巡检目标检测方法
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