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一种基于图迁移学习的通用人体解析框架及其解析方法

摘要

本发明公开了一种基于图迁移学习的通用人体解析框架及其解析方法,该框架包括:图像特征提取单元,用于利用卷积神经网络对人体图像提取图像特征;图内推理单元,用于将提取的图像特征映射到一个高层的图卷积神经网络中,其中的语义结点和边由数据集中类别以及类别间的关系决定,全局信息通过图内推理进行传播并重新映射以增强视觉特征的可区分性;图间迁移单元,用于从源图网络中提取相关的语义信息到目标图网络,以将不同数据集的标签联系起来,并利用不同标签集合之间的多种图的特征迁移,来加强目标图网络的类别特征。

著录项

  • 公开/公告号CN110111337A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-08-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN201910305230.1

  • 发明设计人 梁小丹;高一鸣;吴洋鑫;林倞;

    申请日2019-04-16

  • 分类号

  • 代理机构广州容大专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人刘新年

  • 地址 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号大院

  • 入库时间 2024-02-19 12:45:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-09-03

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/11 申请日:20190416

    实质审查的生效

  • 2019-08-09

    公开

    公开

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