-
公开(公告)号：CN118865081A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411028454.X
申请日：2024-07-30
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V20/00 , G06N3/088 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06N3/0985 , G06V10/42
Abstract: 本发明提供了一种无监督学习全局以物体为中心的表示物体识别方法及装置，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，根据现有图片数据构建训练数据集；步骤S2，构建预测训练模型；步骤S3，根据训练数据集对预测训练模型进行训练，得到训练好的预测训练模型；步骤S4，根据训练好的预测训练模型构建身份预测模型；步骤S5，将场景图像输入身份预测模型，得到身份预测结果。总之，本方法能够准确地识别场景图像中的物体。
Search Results
1
records
(took 0.012 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
