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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：一种基于对比学习与图卷积神经网络的人物交互检测方法、系统、设备及介质，方法为：构建深度神经网络；对深度神经网络进行初始化；数据集与通过目标检测器对其预测出的实例的框信息及其类别进行合并，生成新的图像集合，所述新的图像集合包括新的训练集和测试集；使用新的训练集，训练初始化后的深度神经网络；将新的测试集输入到训练完成的深度神经网络中，进行分类预测，得到测试集的测试准确率；系统、设备及介质用于实现该方法；本发明通过利用对比学习获取相似实例构造邻接矩阵，将所有实例作为图结构上的节点，将交互行为分类任务转换成图结构上的边分类任务，具有提升交互行为预测性能，简化任务难度的特点。
主权项：1.一种基于对比学习与图卷积神经网络的人物交互检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，构建深度神经网络；步骤2，对步骤1构建的深度神经网络进行初始化；步骤3，将人物交互检测图像数据集与通过目标检测器对其预测出的实例的框信息及其类别进行合并，生成新的图像集合，所述新的图像集合包括新的训练集和测试集；步骤4，使用步骤3得到的新的训练集，训练步骤2初始化后的深度神经网络；步骤5，将步骤3得到的新的测试集输入到步骤4训练完成的深度神经网络中，进行分类预测，得到测试集的测试准确率。
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百度查询： 西安电子科技大学 一种基于对比学习与图卷积神经网络的人物交互检测方法、系统、设备及介质
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