基于类别特征和公共特征解耦的持续目标检测方法及系统

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基于类别特征和公共特征解耦的持续目标检测方法及系统
申请号:CN202411010785
申请日期:2024-07-26
公开号:CN118941774A
公开日期:2024-11-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于类别特征和公共特征解耦的持续目标检测方法及系统,涉及持续目标检测技术领域,包括:将旧类别实例输入至预先建立的旧模型内,输出各区域上的置信度,根据各区域上的置信度计算信息熵,选取小的信息熵旧类别实例输入至存储器内;存储器选取存储的与新类别实例外观相似的旧类别实例,将旧类别实例粘贴至包含新类别实例的图片内;基于预先建立的旧模型和迭代更新中的新模型在旧类实例的各个区域上的置信度,将所有区域划分为含有类别特征的区域和含有公共特征的区域,计算生成新旧模型在类别特征区域上的置信度一致性损失和生成反转交叉熵损失;利用模型总损失更新得到更新后的新模型,利用更新后的新模型进行持续目标检测。
技术关键词
信息熵 知识蒸馏技术 代表 存储器 平衡标签 检测损失 混合模块 模型更新 图片 存储模块 处理器 可读存储介质 终端设备 计算机 参数
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