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申请/专利权人：西北大学
摘要：本申请涉及一种基于视觉语言模型的金丝猴面部识别方法，不需要对金丝猴面部图像进行精细的标注，而是引入了额外的文本信息，这些文本信息以一种弱监督的形式存在，更易于收集和获取；并且通过描述文本可以与图像内容关联起来，提高模型对图像语义的理解能力，从而提高对细粒度特征的抽取能力。
主权项：1.一种基于视觉语言模型的金丝猴面部识别方法，其特征在于，包括：获取模型训练数据集，所述模型训练数据集中的样本为金丝猴图片；基于GPT模型和CLIP模型，根据金丝猴语料库中的特征信息和模型训练数据集，获取每个样本对应的描述文本，构成描述文本数据集；基于所述模型训练数据集和所述描述文本数据集对所述CLIP模型进行微调，得到微调后的CLIP模型；构建面部识别模型，所述面部识别模型包括所述微调后的CLIP模型中的图像编码器、MLP和分类器；基于所述模型训练数据集对所述面部识别模型进行训练，得到训练后的面部识别模型；将待识别的金丝猴图片输入到所述训练后的面部识别模型，得到金丝猴识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 基于视觉语言模型的金丝猴面部识别方法
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