[发明专利]基于重要性负采样的知识表示学习模型及负采样框架构建方法在审
| 申请号： | 202010436240.1 | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN111797300A | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 喻梅;白晨;于健;于瑞国;赵满坤;刘志强;魏傲雪 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F16/953 | 分类号： | G06F16/953;G06F16/28;G06N20/00 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 霍慧慧 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于重要性负采样的知识表示学习模型及负采样框架构建方法，在卷积层与池化层之间加入了注意力模块，由通道注意力模块和空间注意力模块构成，使得网络提取到的特征更符合目标图像的真实特征，对后续步骤的处理起到更积极的作用，相比于原始的网络，在模型运行时间差别不大的情况下，能够得出更加准确的检测效果。本发明设计科学合理，实现高效率、高精度的目标检测，利用此网络可以帮助在遥感图像上快速找到城镇、机场、道路以及桥梁等重要信息，从而为沙漠化面积监测、河流流量监测、评估城市的发展水平等方面的工作提供便利。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 重要性 采样 知识 表示 学习 模型 框架 构建 方法 | ||
【主权项】：
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