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申请/专利权人：厦门理工学院
摘要：本发明涉及一种基于提示学习的人脸属性识别方法及系统，该方法包括以下步骤：1）从数据集中获取人脸图像和人脸属性识别标签，并对人脸图像进行预处理，形成人脸图像Token序列；2）将人脸图像Token序列输入构建的人脸属性识别网络模型，人脸属性识别网络模型对提示序列进行初始化，并将其与人脸图像Token序列拼接后输入Transformer模型；Transformer模型部分冻结，只有提示序列进行迭代，以引导模型进行微调；Transformer模型的不同编码器层之间插入动态可调门控模块，以自适应地调整不同编码器层的提示序列的贡献；对人脸属性识别网络模型进行训练；3）将训练好的人脸属性识别网络模型用于人脸属性识别。该方法及系统有利于更加鲁棒、准确、轻量化的获得人脸属性识别结果。
主权项：1.一种基于提示学习的人脸属性识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1从数据集中获取人脸图像和人脸属性识别标签，并对人脸图像进行预处理，形成人脸图像Token序列；2将人脸图像Token序列输入构建的人脸属性识别网络模型，所述人脸属性识别网络模型通过图像指导下的提示生成模块进行提示序列的初始化，并将其与输入的人脸图像Token序列进行拼接后输入Transformer模型；Transformer模型部分冻结，只有提示序列进行迭代，以此引导冻结的Transformer模型进行微调；所述人脸属性识别网络模型在Transformer模型的不同编码器层之间插入动态可调门控模块，以自适应地调整不同编码器层的提示序列的贡献；Transformer模型的最后一个编码器层输出的分类Token序列进行层归一化后输入到全连接层得到预测值；以步骤1得到的数据对人脸属性识别网络模型进行训练，基于构建的损失函数计算人脸属性识别网络模型的预测结果与真实值之间的损失，并通过梯度反向传播优化模型参数，实现模型的迭代训练；3将训练好的人脸属性识别网络模型用于人脸属性识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门理工学院 基于提示学习的人脸属性识别方法及系统
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