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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了基于类别特征和公共特征解耦的持续目标检测方法及系统，涉及持续目标检测技术领域，包括：将旧类别实例输入至预先建立的旧模型内，输出各区域上的置信度，根据各区域上的置信度计算信息熵，选取小的信息熵旧类别实例输入至存储器内；存储器选取存储的与新类别实例外观相似的旧类别实例，将旧类别实例粘贴至包含新类别实例的图片内；基于预先建立的旧模型和迭代更新中的新模型在旧类实例的各个区域上的置信度，将所有区域划分为含有类别特征的区域和含有公共特征的区域，计算生成新旧模型在类别特征区域上的置信度一致性损失和生成反转交叉熵损失；利用模型总损失更新得到更新后的新模型，利用更新后的新模型进行持续目标检测。
主权项：1.基于类别特征和公共特征解耦的持续目标检测方法，其特征在于，方法包括以下步骤：接收旧类别实例，将旧类别实例输入至预先建立的旧模型内，输出各区域上的置信度，根据各区域上的置信度计算信息熵，设定信息熵阈值，将小于信息熵阈值的旧类别实例输入至存储器内；接收包含新类别实例的图片，存储器选取存储的与新类别实例外观相似的旧类别实例，将旧类别实例粘贴至图片内；基于预先建立的旧模型和迭代更新中的新模型在旧类实例的各个区域上的置信度，将所有区域划分为含有类别特征的区域和含有公共特征的区域；基于含有类别特征的区域和含有公共特征的区域，利用知识蒸馏生成新旧模型在类别特征区域上的置信度一致性损失，根据含有公共特征的区域，基于预先建立的反转交叉熵约束模型，生成反转交叉熵损失；利用置信度一致性损失和反转交叉熵损失计算模型总损失，利用模型总损失更新新模型参数，得到更新后的新模型，利用更新后的新模型进行持续目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于类别特征和公共特征解耦的持续目标检测方法及系统
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