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一种基于图像平移的无监督深度表征学习方法及系统

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摘要

本发明公开了一种基于图像平移的无监督深度表征学习系统，包括：图像平移变换模块，用于对图像进行随机的平移变换并生成辅助标签；图像掩码模块，与所述图像平移变换模块连接，用于对平移变换后的图像施加掩码；深度神经网络，与所述图像掩码模块连接，用于预测施加掩码后图像的实际辅助标签，并学习图像的深度表征；回归损失函数模块，与所述深度神经网络连接，用于基于损失函数更新深度神经网络的参数；特征提取模块，与所述深度神经网络连接，用于提取图像的表征。本发明既解决了预测图像旋转的无监督方法无法处理旋转不变性图像的问题，也解决了预测几何变换的无监督方法存在的边缘效应问题。

著录项

  • 公开/公告号CN112884022B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江师范大学;

    申请/专利号CN202110128485.2

  • 发明设计人 朱信忠;徐慧英;郭西风;董仕豪;赵建民;

    申请日2021-01-29

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06T3/00(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构33246 浙江千克知识产权代理有限公司;

  • 代理人赵芳

  • 地址 321004 浙江省金华市婺城区迎宾大道688号

  • 入库时间 2022-08-23 12:47:14

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