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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明公开了一种基于语言感知的选择性查询融合的统一开放词汇检测方法，首先构建基于语言感知的选择性查询融合的统一开放词汇检测模型，包括图像编码器，文本编码器，变换器编码器和变换器解码器，所述变换器解码器包括语言感知的查询选择模块、语言感知的查询融合模块、类别映射层和目标框回归层。通过图像编码器提取图像特征，文本编码器提取语言特征，融合模块将图像特征和语言特征进行有效融合，生成最终的检测结果。本发明能够更好地理解和识别图像中的对象，提高模型检测的准确性。
主权项：1.一种基于语言感知的选择性查询融合的统一开放词汇检测方法，其特征在于，包括：S1：获取不同类型数据源，并进行预处理得到统一类型数据，所述统一类型数据包括输入图像和统一语言文本，构建语言感知的选择性查询融合的统一开放词汇检测模型，所述模型包括图像编码器，文本编码器，变换器编码器和变换器解码器，所述变换器解码器包括语言感知的查询选择模块、语言感知的查询融合模块、类别映射层和目标框回归层；S2：将输入图像输入到图像编码器中获得图像特征向量，将统一语言文本输入到文本编码器中获得文本特征向量；S3：根据图像特征向量获得精炼图像特征向量；S4：将精炼图像特征向量和文本特征向量输入到语言感知的查询选择模块，获取动态选择的内容查询特征向量和静态可学习的内容查询特征向量；S5：将精炼图像特征向量、动态选择的内容查询特征向量和静态可学习的内容查询特征向量一起输入到语言感知的查询融合模块，获取融合内容查询特征向量；S6：将融合内容查询特征向量分别输入到类别映射层和目标框回归层，获取对应的预测类别和目标框预测坐标；S7：根据预测类别和目标框预测坐标构建总损失函数，对模型进行训练，获得训练好的语言感知的选择性查询融合的统一开放词汇检测模型；S8：获取待检测数据，输入到训练好的语言感知的选择性查询融合的统一开放词汇检测模型，输出分类结果和目标框坐标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种基于语言感知的选择性查询融合的统一开放词汇检测方法
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