发明专利已授权

基于多循环对比增强一致性的自监督跟踪损失优化方法

📄 申请号：CN202310758948.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-06-26

公开号

CN116863294A

公开日

2023-10-10

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_82

IPC 分类号

G06V10_82 , G06V40_20 , G06V20_40 , G06V10_75 , G06N3_045 , G06N3_044 , G06N3_0895 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法计算机视觉自监督学习

应用场景

视频监控, 自动驾驶, 智能交通, 机器人视觉, 无人机导航

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摘要

本发明公开了一种基于多循环对比增强一致性的自监督跟踪损失优化方法，属于目标跟踪技术领域。该方法为：对训练数据集中的视频帧依次执行前向跟踪和反向跟踪，并对前向跟踪和反向跟踪最后一步的模板帧进行数据增强操作；根据第一帧的真实目标标签及其反向跟踪生成的伪标签构建循环一致性损失；根据增强后的视频帧与对应的原始视频帧在执行前向跟踪和反向跟踪的差异构建对比增强损失；联合循环一致性损失和对比增强一致性损失对自监督跟踪模型进行优化。本发明利用数据增强技术来模拟目标外观变化，在视频帧中构造对比增强一致性损失来优化跟踪模型，实现了高性能的跟踪。

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

一种轴承故障诊断方法和装置

当前第 / 件

一种实时液体浓度光学智能测量装置

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