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多自监督预微调的 Transformer 融合方法用于智能交通检测的改进
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文提出了一个多自监督经预优化变形网络，通过无监督学习方法降低数据成本并减少预训练模型与目标任务之间的知识差距。同时，提出了多模型语义一致性交叉注意融合网络，用于检测任务。实验结果表明，该方法在车辆识别和道路病害检测数据集上均有显著改进，证明了其有效性。
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关键要点
- 提出了一个多自监督经预优化变形网络（MSPTF），包含无监督经预优化领域知识学习和多模型融合目标任务学习两个步骤。
- 通过自监督学习方法降低数据成本，减少预训练模型与目标任务之间的知识差距。
- 提出了多模型语义一致性交叉注意融合网络（MSCCF），考虑不同模型架构和预优化任务之间的特征信息差异。
- MSCCF网络通过通道语义一致性和特征向量语义一致性获得更完整和合适的融合特征用于检测任务。
- 在车辆识别和道路病害检测数据集上进行实验，分别实现了1.1%、5.5%、4.2%的改进，证明了方法的有效性。
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