【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于难样本一致性检验的transformer目标检测架构推断加速系统及方法，属于机器学习目标检测领域。
技术介绍
1、目标检测技术是计算视觉中最为火热的研究方向之一，旨在识别并定位图像或视频中的特定目标对象。它专门用于在图像或视频中自动识别并定位出目标物体的位置和大小，同时对这些目标进行分类或识别等相关任务。这一技术基于深度神经网络对图像或视频数据进行特征提取，然后利用分类器和边框回归器来识别和定位物体。目标检测的基本监督方式通常包括目标定位、目标分类和目标框回归三个主要部分。目标定位负责在图像中精确找到目标的位置和大小；目标分类则是将检测到的目标与预先定义的种类进行匹配；而目标框回归则用于根据预测的位置偏移量调整目标框的位置和大小，以提高检测的准确性。
2、目标检测技术在许多领域都有广泛的应用，如自动驾驶、安防监控、图像检索、和图像分析等。在自动驾驶中，它可以帮助车辆识别行人、其他车辆等，以支持安全驾驶决策；在安防监控中，它可以用于实时检测异常行为或识别特定目标；在图像检索中，它可以根据关键词从图像中找出...
【技术保护点】
1.一种基于难样本一致性检验的transformer目标检测架构推断加速系统，其特征在于，包括CNN小模型S、transformer大模型B和推断结果一致性检验模块；
2.一种基于难样本一致性检验的transformer目标检测架构推断加速方法，其特征在于，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于难样本一致性检验的transformer目标检测架构推断加速方法，其特征在于，步骤(1)中，t优选为2～6。
4.根据权利要求2所述的基于难样本一致性检验的transformer目标检测架构推断加速方法，其特征在于，CNN小模型S由一个...
【技术特征摘要】
1.一种基于难样本一致性检验的transformer目标检测架构推断加速系统，其特征在于，包括cnn小模型s、transformer大模型b和推断结果一致性检验模块；
2.一种基于难样本一致性检验的transformer目标检测架构推断加速方法，其特征在于，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于难样本一致性检验的transformer目标检测架构推断加速方法，其特征在于，步骤(1)中，t优选为2～6。
4.根据权利要求2所述的基于难样本一致性检验的transformer目标检测架构推断加速方法，其特征在于，cnn小模型s由一个神经网络fs和dropout层构成，dropout层用于随机丢弃数据，使得复制t次的样本的推断结果存在差异；
5.根据权利要求2所述的基于难样本一致性检验的transformer目标检测架构推断加速方法，其特征在于，步骤(2)中，推断结果一致性检验模块由一个视觉特征相似性判断逻辑组成...
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