一种基于双重净化动态图网络的鲁棒模型拟合方法

一种基于双重净化动态图网络的鲁棒模型拟合方法，涉及计算机视觉技术领域。针对含噪声与离群点的数据集，通过尺度不变特征变换生成初始对应集，并引入动态图网络进行处理。提出一种双重动态净化模块，包括区域通道偏好块和整体空间一致块，分别从局部与全局视角实现逐步采样和离群点剔除，获取净化后的候选对应集及内点概率集。区域通道偏好块通过偏好注意力机制强化局部特征，整体空间一致块通过一致注意力机制捕获长程依赖关系。利用净化后的候选对应集拟合模型参数，并结合内点概率集计算模型估计损失与点分类损失。充分利用动态图网络特性与偏好一致策略，在抗噪性和拟合精度方面显著优于现有技术。