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发明专利
已授权
面向迁移学习的模态缺失情景图像处理方法
📄 申请号:CN202511065398.1
📄 发布日:2026/08/18
著录项目信息
申请日
2025-07-31
公开号
CN120563946B
公开日
2025-09-26
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V10_764
IPC 分类号
G06V10_764
,
G06V10_40
,
G06V10_20
,
G06V10_74
,
G06V10_82
,
G06N3_096
,
技术画像
所属领域
其他分类
其他
应用场景
计算机视觉, 图像识别, 多模态数据处理, 智能监控, 医学影像
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摘要
本发明公开了一种面向迁移学习的模态缺失情景图像处理方法,包括以下步骤:采集源域图像和目标域图像,源域图像为光学图像;训练跨模态知识蒸馏模型,跨模态知识蒸馏模型包括源域模型和目标域模型;还包括特征指派规划模型、自适应知识蒸馏模块和对比学习模型;联合自适应知识蒸馏模块和对比学习模型共同优化跨模态知识蒸馏模型,得到训练完成的目标域模型;利用训练完成的目标域模型完成图像处理。本发明能够在缺失模态信息的条件下显著提升模型性能。通过引入特征指派规划模型,实现训练样本在语义层面的精准归类,并结合类别导向的正负样本划分策略,优化知识蒸馏路径,增强缺失模态的特征学习效果。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
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📌 交易状态:
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