公开(公告)号：CN118212502A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410412263.7

申请日：2024-04-08

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) ,  长江时代通信股份有限公司

Inventor： 丁建睿 ,  刘家栋 ,  丁卓 ,  张羽

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/26 ,  G06V10/22 ,  G06V10/764 ,  G06V20/70 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于图像焦点区域特征的多任务学习方法，方法步骤包括：收集原始图像获得输入图像；进行基础特征提取获得基础特征图像；利用分支结构生成视觉解释图；进行焦点区域的特征融合获得特征融合图像；利用单解码器进行特征压缩以及分割结果预测获得掩膜图；利用掩膜图进行区域选取获得掩膜特征图；将基础特征图像、视觉解释图和掩膜特征图进行叠加累乘生成预测结果。该多任务学习方法通过焦点区域的视觉解释图和掩膜图相结合的方式实现图像分类、分割及定位任务的多任务联合学习，解决了现阶段多任务学习领域中分类、分割、定位任务间出现负迁移的问题，实现多任务在语义层面的一致性，提高图像分类、分割及定位任务的效果。

公开(公告)号：CN118212502B

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202410412263.7

申请日：2024-04-08

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) ,  长江时代通信股份有限公司

Inventor： 丁建睿 ,  刘家栋 ,  丁卓 ,  张羽

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/26 ,  G06V10/22 ,  G06V10/764 ,  G06V20/70 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于图像焦点区域特征的多任务学习方法，方法步骤包括：收集原始图像获得输入图像；进行基础特征提取获得基础特征图像；利用分支结构生成视觉解释图；进行焦点区域的特征融合获得特征融合图像；利用单解码器进行特征压缩以及分割结果预测获得掩膜图；利用掩膜图进行区域选取获得掩膜特征图；将基础特征图像、视觉解释图和掩膜特征图进行叠加累乘生成预测结果。该多任务学习方法通过焦点区域的视觉解释图和掩膜图相结合的方式实现图像分类、分割及定位任务的多任务联合学习，解决了现阶段多任务学习领域中分类、分割、定位任务间出现负迁移的问题，实现多任务在语义层面的一致性，提高图像分类、分割及定位任务的效果。