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本发明公开了一种基于对抗偏移训练的自适应图像掩码方法及系统，涉及深度学习和计算机视觉领域。包括基于ViT模型的训练模式对原始图像分块处理，并对分块后的图像进行特征变换，通过对抗偏移训练方式获得特征变换参数；根据图像块重要性分数和图像块特征变换后的尺度大小对图像块进行掩码操作，并设计自适应掩码方案；根据训练过程中模型的实时性能，设计不同的权重损失函数优化模型的训练；对基于对抗偏移训练的自适应图像掩码方法进行训练和测试。本发明可有效提高ViT模型对有用信息的辨别力，同时减少无关信息的干扰，增强了有效
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117409236A
(43)申请公布日2024.01.16
(21)申请号202311168532.1
(22)申请日2023.09.12
(71)申请人同济大学
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