[发明专利]基于稀疏注意力的卷积神经网络模型的特征可视化方法及系统有效
| 申请号： | 201911300222.4 | 申请日： | 2019-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN111046962B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 张文林;司念文;牛铜;罗向阳;屈丹;杨绪魁;李真;闫红刚;张连海;魏雪娟 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学;郑州信大先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/56;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 张立强 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于稀疏注意力的卷积神经网络模型的特征可视化方法及系统，该方法包括：对输入彩色图像进行特征提取，输出多通道特征图；使用像素级注意力对特征图进行加权调整；采用交叉熵损失函数作为分类损失函数，对像素级注意力进行L1正则化约束，并对分类损失函数进行改进，对加权调整后的特征图进行训练，得出分类结果；将调整后的特征图与原始输入的彩色图像进行叠加，得出彩色图像重要特征的可视化展示，从而给出对分类结果的可视化解释；该系统包括特征提取模块、注意力模块、分类模块及特征可视化模块。本发明提升图像分类准确率的同时，采用特征可视化展示出该图像最重要的特征区域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稀疏 注意力 卷积 神经网络 模型 特征 可视化 方法 系统 | ||
【主权项】：
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