【摘 要】
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对目标的检测与识别是计算机视觉领域的重要研究方向。近年来,通过属性识别来实现对象识别逐渐成为目标检测的一个研究分支。在过去的很多方法中,对属性-对象以变换的方式（如耦合或者解耦）建模,使用深度神经网络进行训练。重点关注组合性、上下文性,而忽视了属性-对象变换过程中的对称性。本文从学习对称性的角度出发,为其构造出一套属性变换元组,结合对称性原理,和群论的理论基础,提出并实现了一个既满足组合性,上下文
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对目标的检测与识别是计算机视觉领域的重要研究方向。近年来,通过属性识别来实现对象识别逐渐成为目标检测的一个研究分支。在过去的很多方法中,对属性-对象以变换的方式（如耦合或者解耦）建模,使用深度神经网络进行训练。重点关注组合性、上下文性,而忽视了属性-对象变换过程中的对称性。本文从学习对称性的角度出发,为其构造出一套属性变换元组,结合对称性原理,和群论的理论基础,提出并实现了一个既满足组合性,上下文性又满足对称性的深度神经网络模型。基于预训练模型Res Net,设计出一对引入注意力机制的耦合/解耦网络,并构造与之相匹配的相对变换距离法来识别属性。该网络在UTZappos50k数据集上进行验证,准确率比主流的两种属性识别方法分别高出0.079和0.184。此外,该网络还应用于零样本学习的场景,使用MIT-States数据集进行验证,在Top-1指标的表现分别高出其他三种方法0.01,0.024和0.046。在基于NVIDIA Telsa V100的硬件设备进行训练后,将模型在华为自主研发的Ascend系列AI处理器中实现。但是传统基于GPU的模型,不能在该AI处理器上直接运行,需要根据Ascend系列处理器的架构完成适配开发之后,才能实现训练以及推理的功能。针对这一问题,本文对此模型在Ascend系列处理器上的实现展开研究。以精度损失不超过0.01,性能损失不超过GPU的1.1倍的指标完成该工作,并总结出一套标准的模型实现技术方案。
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