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申请/专利权人：浙江理工大学
摘要：本发明设计了一种基于模板自学习的通用弱监督计数模型及其计数方法，包括伪模板模拟器、自相似性学习模块和弱监督位置感知计数器，所述伪模板模拟器用来从原始的自然场景图片中针对性提取具备不同感受野大小的低级特征和伪模板特征向量；所述自相似性学习模块，用来根据低级特征和伪模板特征向量，构建计算高质量、高保真度的自相似性图；所述弱监督位置感知计数器，用来将自相似性图与主干特征相内积，得到向量，将向量通过计数回归头映射到自然场景图片，获得最终的预测计数值，彻底消除了对耗时的位置提示的依赖，并有效地防止了因为位置信息的确实导致的模型退化问题，本发明具有通用性广、适用性强、效率高的特点。
主权项：1.基于模板自学习的通用弱监督计数模型，其特征在于：包括伪模板模拟器、自相似性学习模块和弱监督位置感知计数器，所述伪模板模拟器用来从原始的自然场景图片I中针对性提取具备不同感受野大小的低级特征FrI和伪模板特征向量TeI；所述自相似性学习模块，用来根据低级特征FrI和伪模板特征向量TeI，构建计算高质量、高保真度的自相似性图SI和主干特征所述弱监督位置感知计数器，用来将自相似性图SI与主干特征相内积，得到向量XI，将向量XI通过计数回归头映射到自然场景图片I，获得最终的预测计数值
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江理工大学 基于模板自学习的通用弱监督计数模型及其计数方法
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