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申请/专利权人：湖南师范大学
摘要：本发明涉及目标识别技术领域，公开了一种基于多重一致性感知的目标识别方法及识别系统，包括：构建训练数据集确定监督信号，利用训练数据集和监督信号进行模型初始化训练；基于目标样本的预测标签和给定标签的一致性构建自一致性损失函数；基于目标样本的预测标签以及近邻样本的预测标签构建上下文一致性学习损失函数；基于目标样本在不同视角下的预测标签构建跨视角一致性损失函数；通过自一致性损失函数、上下文一致性学习损失函数以及跨视角一致性损失函数对初始化基准模型进行联合优化得到优化好的基准模型；并利用优化好的基准模型进行目标匹配识别；本发明解决了现有的目标识别方式存在精度较低，无法再噪声率高的场景使用的问题。
主权项：1.一种基于多重一致性感知的目标识别方法，其特征在于，包括：获取目标样本构建训练数据集，并确定给定标签作为监督信号，利用所述训练数据集和所述监督信号对基准模型进行初始化训练得到初始化基准模型；获取目标样本的预测标签，基于目标样本的预测标签和给定标签的一致性构建自一致性损失函数；获取目标样本近邻样本的预测标签，基于目标样本的预测标签以及目标样本近邻样本的预测标签构建上下文一致性学习损失函数；获取目标样本在不同视角下的预测标签，基于目标样本在不同视角下的预测标签构建跨视角一致性损失函数；通过自一致性损失函数、上下文一致性学习损失函数以及跨视角一致性损失函数对初始化基准模型进行联合优化得到优化好的基准模型；构建包含待查询目标样本和候选样本的目标识别测试集，将待查询目标样本中的图像和候选样本中的图像输入优化好的基准模型中，对待查询样本中的图像与候选样本中的图像进行目标匹配识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南师范大学 一种基于多重一致性感知的目标识别方法及识别系统
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