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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于对比学习的REIN‑MoCoV3‑OLA石油溢油检测方法，包括以下步骤：下载公开的ImageNet数据集和OilSpillDetectionDataset数据集；搭建REIN‑MoCoV3‑OLA模型：在MoCoV3模型的主干层之间部署REIN模块，并根据微调数据集来训练参数。在模型中嵌入优化线性注意力模块OLA；使用公开的ImageNet数据集，采用对比学习的方式对REIN‑MoCoV3‑OLA模型进行预训练；4.使用OilSpillDetectionDataset数据集对预训练后的模型进行微调。在微调阶段，模型将根据石油溢油检测任务的特定数据集来进一步优化模型参数，以适应特定任务的需求。与现有技术相比，本发明可利用对比学习和注意力机制来构建和训练适用于石油溢油检测任务的深度学习模型，并取得了良好的性能表现。
主权项：1.一种基于对比学习的REIN-MoCoV3-OLA石油溢油检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取ImageNet数据集和OilSpillDetectionDataset数据集，对数据集进行预处理；步骤2：搭建模型，对于原始的MoCoV3模型，在其模型的主干层之间部署REIN模块，在模型中嵌入优化线性注意力模块OLA替代原本的注意力模块，得到REIN-MoCoV3-OLA模型；步骤3：训练模型，使用公开的ImageNet数据集，采用对比学习的方式对REIN-MoCoV3-OLA模型进行预训练；步骤4：使用OilSpillDetectionDataset数据集对预训练后的模型进行微调，得到最终用于石油溢油检测的模型，利用最终的石油溢油检测的模型进行石油溢油检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 基于对比学习的REIN-MoCoV3-OLA石油溢油检测方法
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