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本发明公开了一种基于三元网络的紧耦合弱监督学习的定位方法及系统,基于全局特征和局部特征,采用重排序算法获取图像q的正样本,采用弱监督算法获取图像q负样本,将所述正样本和负样本作为三元组网络的训练集;在学习策略中从选择训练样本元组和损失函数定义两个方面将全局特征和局部特征更好的耦合,实现全局特征和局部特征的互相促进,可以从训练集中学习到更加有效的信息表征方式和更丰富的特征细节;在训练过程中提高两者的一致性,解决了视觉位置识别任务中两者在结果上的冲突混淆问题,从而在检索框架中更好发挥各自的优势—兼顾
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113887653 A
(43)申请公布日 2022.01.04
(21)申请号 202111221943.3
(22)申请日 2021.10.20
(71)申请人 西安交通大学
地址
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