摘要
本申请公开了一种模型训练方法、装置及目标配件的识别方法。其中,该方法包括:获取历史图像;调整历史图像中采样点的位置和权重,并根据调整结果对历史图像进行特征提取,得到第一目标特征图;对第一目标特征图进行多通道特征融合,得到不同层次的第二目标特征图;利用区域注意力机制对不同层次的第二目标特征图进行特征融合处理,得到第三目标特征图;利用第三目标特征图对深度学习模型进行训练,得到目标配件识别模型,其中,目标配件识别模型用于识别目标对象是否佩戴目标配件。本申请解决了相关目标配件识别模型的识别精度较低的技术问题。
技术关键词
多通道特征融合
模型训练方法
非易失性存储介质
配件
注意力机制
图像
深度学习模型
识别方法
局部特征信息
对象
模型训练装置
采样点
计算机程序产品
边缘检测
处理器
模块
存储器
非线性
系统为您推荐了相关专利信息
故障诊断模型
制作电流互感器
注意力机制
漂移故障
故障诊断系统
差分隐私机制
模型训练方法
大语言模型
文本
数据
大语言模型
对话系统
注意力机制
多轮对话
前馈神经网络
大语言模型
融合特征
交叉注意力机制
高维特征向量
医疗数据处理技术
检测模型训练方法
内核
模块
融合多模态信息
3D点云数据