公开(公告)号：CN115563580A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211249523.0

申请日：2022-10-12

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 邱荷茜 ,  李宏亮 ,  孟凡满 ,  吴庆波 ,  许林峰 ,  潘力立 ,  张伟 ,  罗旺 ,  曾兵

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/2413 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82 ,  G06V10/70

Abstract: 本发明提供一种基于跨模态记忆对比指称表达理解的多模态目标检测方法，其采用具有较强表达力的Transformer网络去融合视觉与语言特征，利用多模态特征编码来捕获长范围的句子以及图像中目标信息。同时，建立整个数据集中目标关系记忆存储机制，通过建模多模态记忆增强与更新过程，利用整个数据集中图像间目标相关的记忆特征去增强当前数据集的多模态特征，从而实现本发明提出的跨模态记忆对比的Transformer指称表达理解。基于跨模态记忆对比的Transformer指称表达理解所提取的特征在拉大与其他干扰特征的距离的同时，有效地拉近了当前图像与句子的目标特征与整个数据集的同类别目标特征之间的距离，提升特征的判别性与鲁棒性，进而提高指示表达理解的目标检测精度。

公开(公告)号：CN102819746B

公开(公告)日：2015-11-18

申请号：CN201210236666.8

申请日：2012-07-10

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 李宏亮 ,  罗旺

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种在区域类别较多，不同区域之间特征相似情况下提高类别标注精度的遥感图像自动类别标注方法。基于作者-流派主题模型的遥感图像自动类别标注方法，包括步骤：一、训练与作者-流派主题模型生成步骤；二、遥感图像的视觉单词计算步骤；三、遥感图像的类别判定与标注步骤，在步骤中增加了作者的流派这个信息，使得同一个图像块同时具有作者和流派两个标注信息，再估计得到图像块的流派信息之后，再对估计的作者信息进行纠正，有效地提高了类别标注的精度。

公开(公告)号：CN102819746A

公开(公告)日：2012-12-12

申请号：CN201210236666.8

申请日：2012-07-10

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 李宏亮 ,  罗旺

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种在区域类别较多，不同区域之间特征相似情况下提高类别标注精度的遥感图像自动类别标注方法。基于作者-流派主题模型的遥感图像自动类别标注方法，包括步骤：一、训练与作者-流派主题模型生成步骤；二、遥感图像的视觉单词计算步骤；三、遥感图像的类别判定与标注步骤，在步骤中增加了作者的流派这个信息，使得同一个图像块同时具有作者和流派两个标注信息，再估计得到图像块的流派信息之后，再对估计的作者信息进行纠正，有效地提高了类别标注的精度。