[发明专利]一种基于可学习的特征图过滤与图注意力网络的视觉场景识别方法在审
| 申请号： | 202110331476.3 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN113033669A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 张云洲;秦操;刘英达;刘闫;田瑞 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 刘秋彤 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种基于可学习的特征图过滤与图注意力网络的视觉场景识别方法，包括如下步骤：对每帧输入图像进行基础网络的稠密特征提取，利用池化方式生成二通道描述符。然后利用全连接层与激活函数的结构生成新的通道权重，并与原始输入的卷积特征进行重新尺度化操作，生成过滤特征。随后针对过滤后的特征图，建立完全图模型，通过信息生成网络输出每个节点的影响力信息，并以非线性组合的方式，实现节点特征的更新。最后通过子认证网络，促使同一地点的图像特征映射至相同的特征空间，并利用余弦距离计算优化特征间的相似度，实现视觉场景识别。极大地提升了机器人在大尺度场景下的视觉定位准确性，有助于开展更智能化的视觉导航等工作。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 特征 过滤 注意力 网络 视觉 场景 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于东北大学，未经东北大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110331476.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
