[发明专利]一种基于深度学习的细粒度划分星系去噪图像分类方法在审
| 申请号： | 202310305275.5 | 申请日： | 2023-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN116805374A | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 亓晋;陈梦伟;许斌;孙雁飞;郭宇锋;董振江 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 张玉红 |
| 地址： | 224000 江苏省盐城市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于深度学习的细粒度划分星系去噪图像分类方法，使用建模能力强的transformer作为骨干网络，构建星系分类模型；为减少计算量，利用动态细粒度划分模块将注意力集中于前景区域，减少背景无效区域带来的冗余计算，同时考虑到原始图像附加的噪声，对星系图像进行去噪以提高分类精度，并且通过transformer计算全局信息的q和局部信息的k和v，完成信息之间的交互，从而实现基于transformer的细粒度划分星系去噪图像分类。本发明有效提高了分类精度，拓宽了星系图像分类在实际天文应用场景的范围，使得构建的星系分类模型更具有鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 细粒度 划分 星系 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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