[发明专利]使用Siamese自动编码器实现特征重要性以进行有效的图像变化检测在审
| 申请号： | 202211314153.4 | 申请日： | 2022-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN116934670A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | S·K·莫普尔;G·佩鲁玛尔·维贾扬;S·班多帕迪耶;K·L·沙斯特里 | 申请（专利权）人： | 慧与发展有限责任合伙企业 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/74;G06N20/00;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/08;G06V10/764 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 朱双龙 |
| 地址： | 美国得*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本公开的多个实施例涉及使用Siamese自动编码器实现特征重要性以进行有效的图像变化检测。提供了用于使用改进的“子”神经网络和损失函数实现Siamese神经网络的系统和方法。例如，系统可以使用带有卷积自动编码器的Siamese神经网络作为孪生子网络(例如，Siamese自动编码器或“SAE”)来检测图像中的粒度变化。在一些示例中，损失函数可以是SAE网络的自适应损失函数，而不是对比损失函数，这有助于顺利控制跨图像的变化检测的粒度。在一些示例中，可以计算图像分离距离值以确定图像对之间的变化值。图像分离距离值可以使用与神经网络的自动编码器的编码器部分的隐空间相关联的Euclidean距离来确定。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 siamese 自动 编码器 实现 特征 重要性 进行 有效 图像 变化 检测 | ||
【主权项】：
暂无信息
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