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摘要：本发明公开了一种基于稳定扩散模型和元路由网络的小样本稠密预测方法，包括：1.基于稳定扩散模型构建稠密预测网络，2.构建基础稠密预测任务数据集，3.基于基础稠密预测任务数据集训练稠密预测网络，4.构建片段数据集，5.基于片段数据集训练元路由网络控制的稠密预测模型，6.微调元路由网络实现元路由网络控制的稠密预测模型对小样本稠密预测新任务的迁移。本发明借助稳定扩散模型蕴含的预训练知识构建强泛化性的图像稠密预测网络，并对图像稠密预测网络的关键参数进行有效挖掘，从而在训练样本稀缺的场景下提升图像稠密预测准确率。
主权项：1.一种基于稳定扩散模型和元路由网络的小样本稠密预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于稳定扩散模型构建稠密预测网络，包括：编码器、混合专家模型、解码器、个输出卷积层；其中，表示第i个输出卷积层；所述混合专家模型是将稳定扩散模型的UNet噪声预测网络中所有的前馈网络层替换为随机初始化的混合专家层之后得到的，其中，表示第p个前馈网络层，表示第p个混合专家层，表示前馈网络层的数量；第p个混合专家层包括：NF个前馈网络层、个基础路由网络，其中，表示第个混合专家层的第i个基础路由网络；所述编码器是稳定扩散模型的编码器；解码器是稳定扩散模型的解码器去掉最后一层卷积层后得到的；步骤2：构建第i个基础稠密预测任务的图像样本集以及像素级标签集；步骤3：基于基础稠密预测任务的图像样本集对稠密预测网络进行训练，得到训练后的稠密预测模型；步骤4：从基础稠密预测任务中随机选择一个任务并分别采样若干个图像样本，从而构建片段数据集；步骤5：对训练后的稠密预测模型进行改进后，得到训练网络，并基于片段数据集，对训练网络进行片段式元训练，得到元路由网络控制的稠密预测模型；步骤6：基于稠密预测新任务的个样本，对元路由网络控制的稠密预测模型进行微调，得到迁移后的稠密预测模型，用于对稠密预测新任务的任意新样本进行稠密预测，得到新样本的像素级预测标签。
全文数据：
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百度查询： 中国科学技术大学 基于稳定扩散模型和元路由网络的小样本稠密预测方法
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