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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明涉及计算机视觉与深度学习技术的前沿领域，提出了一种基于多尺度上下文聚合与多重关系复用的创新网络架构。该网络通过精心设计，能够高效地整合图像中不同尺度的上下文信息，从全局背景到局部细节进行全面捕捉，进而提升对复杂场景的理解能力。同时，网络内部实现了多重关系的复用，增强了跨层级特征之间的交互与融合，有效提升了图像识别、分割及增强等任务的精度与效率。特别地，在人体‑物体交互HOI检测等高级视觉任务中，本发明的网络展现出卓越的性能，为相关领域的研究与应用提供了强有力的技术支撑。
主权项：1.一种基于多尺度上下文聚合的多重关系复用网络，其特征在于包含以下步骤：步骤1：输入图像通过上下文聚合块馈送，由四个阶段组成以产生多尺度特征图。在上下文聚合网络的基础上，结合具有强大的语义信息提取能力的Transformer提取上下文全局特征，利用可变形Transformer对多尺度语义特征进行编码；步骤2：编码后的多尺度特征馈送至三分支解码器，分别负责人、对象检测和交互分类，通过人解码器、对象解码器、交互解码器进行独特聚合，并通过多重关系复用模块构造由三种关系上下文组成的上下文信息并通过注意力融合模块从多重关系上下文中为每个解码器子任务选择必要的上下文信息；步骤3：进行关系推理，生成的实例嵌入和交互嵌入用于预测HOI边界框、交互向量、交互类型和语义嵌入。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于多尺度上下文聚合的多重关系复用网络
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