AI 视觉模型对遮挡物敏感的鲁棒性增强与结构优化 大家好，今天我们来探讨一个在计算机视觉领域中非常重要且具有挑战性的问题：AI 视觉模型对遮挡物敏感的鲁棒性增强与结构优化。在现实世界的应用场景中，目标检测、图像分割等任务经常会遇到遮挡情况，例如行人被树木遮挡、车辆被其他车辆遮挡等。这些遮挡会导致模型性能显著下降，因此如何提升模型在遮挡条件下的鲁棒性至关重要。 本次讲座将从以下几个方面展开： 遮挡对视觉模型的影响分析：深入分析遮挡对不同类型视觉模型（如卷积神经网络CNN、Transformer）的影响机制。 数据增强方法：介绍常用的针对遮挡的数据增强策略，以及如何设计更有效的增强方式。 模型结构优化：探讨通过改进模型结构来提升遮挡鲁棒性的方法，例如注意力机制的应用、上下文信息的融合等。 损失函数设计：介绍针对遮挡场景设计的特殊损失函数，以及如何调整损失函数权重以提升性能。 实验与评估：提供实验代码，展示不同方法的效果，并讨论评估指标的选择。 1. 遮挡对视觉模型的影响分析 遮挡对视觉模型的影响是多方面的，主要体现在以下几个方面： 特征提取困难：遮挡会破坏目标的原始外观，导致模型难以提取到 …