公开(公告)号：CN119963847A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510150715.3

申请日：2025-02-11

Applicant: 厦门大学

Inventor： 王菡子 ,  尹文玉 ,  林舒源 ,  卢杨 ,  严严

IPC: G06V10/30 ,  G06V10/764 ,  G06V10/52 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06V10/20 ,  G06V10/40

Abstract: 一种基于双重净化动态图网络的鲁棒模型拟合方法，涉及计算机视觉技术领域。针对含噪声与离群点的数据集，通过尺度不变特征变换生成初始对应集，并引入动态图网络进行处理。提出一种双重动态净化模块，包括区域通道偏好块和整体空间一致块，分别从局部与全局视角实现逐步采样和离群点剔除，获取净化后的候选对应集及内点概率集。区域通道偏好块通过偏好注意力机制强化局部特征，整体空间一致块通过一致注意力机制捕获长程依赖关系。利用净化后的候选对应集拟合模型参数，并结合内点概率集计算模型估计损失与点分类损失。充分利用动态图网络特性与偏好一致策略，在抗噪性和拟合精度方面显著优于现有技术。