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[发明专利]一种构建注意力识别模型的方法及装置-CN202110025525.0在审
发明人：刘向阳;赵晨旭;唐大闰 -专利权人：上海明略人工智能（集团）有限公司
申请日： 2021-01-08 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种构建注意力识别模型的方法及装置，方法包括：对不同教室采集的头部图像集进行标注；对各头部图像集进行支撑集组织和查询集组织，得到支撑集‑查询集对；依据支撑集对注意力识别初始模型进行训练，得到注意力识别中间模型；依据查询集对注意力识别中间模型进行训练，获取总查询识别损失；将支撑集‑查询集对输入去掉分类层的注意力识别中间模型进行训练，获取总距离损失；若依据总查询识别损失及总距离损失计算的总损失小于总损失阈值，将注意力识别中间模型作为注意力识别模型，否则，调整训练的注意力识别初始模型的模型参数，直至总损失小于总损失阈值。可以提高注意力识别的准确性。
一种构建注意力识别模型方法装置

[发明专利]基于语义-标签多粒度注意力的多标签分类方法及系统-CN202110516862.X有效
发明人：杨振宇;刘国敬;王钰;马凯洋 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于语义‑标签多粒度注意力的多标签分类方法及系统。该方法包括：语义‑标签多粒度注意力模型构建：将堆叠的扩张卷积编码模块与标签图注意力模块的输出共同连接多粒度注意力机制网络，多粒度注意力机制网络输出的加权后的标签作为全连接层的输入，全连接层得到的用于映射预测标签的输出值输入一个Sigmoid层，得到每个标签的预测概率；模型训练：采用多标签数据集对构建的语义‑标签多粒度注意力模型进行训练，调整参数直至语义‑标签多粒度注意力模型收敛，得到训练完成的语义‑标签多粒度注意力模型；以待分类的多标签数据集作为输入，训练完成后的语义‑标签多粒度注意力模型输出分类结果。
基于语义标签粒度注意力分类方法系统

[发明专利]一种注意力训练方法-CN202010074940.0在审
发明人：吴劲松;陶静;陈立典;朱景芳;何友泽;曾奕;宋健;黄佳 -专利权人：福建中医药大学
申请日： 2020-01-22 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种注意力训练方法，S1、采集受试者的人脸图像信息，并根据所述人脸图像定位人眼虹膜中心，从而获得受试者的眼动分数；S2、评估受试者的注意力分数；S3、将受试者的实时的所述眼动分数和注意力分数与数据库中的对应的常模数据进行比对、分析，利用DQN network算法智能推送最佳训练方案。本发明基于CMA理论注意力临床模型，获取关于注意力水平的数据，利用视线追踪技术配置要求简单、成本较低和AI算法智能运算的优势，对ADHD儿童的注意力进行数字化评估，并运用DQN NETWORK算法实现智能推送相关注意力训练指导与方案，为解决目前市场缺乏科学指导下家庭注意力康复训练的难题，为ADHD儿童提供更加科学、准确的家庭注意力康复评估与训练系统。
一种注意力训练方法

[发明专利]一种基于注意力机制的胶囊网络多特征提取方法-CN201910689204.3在审
发明人：王耀彬;卜得庆;唐苹苹;王欣夷;李凌;孟慧玲;刘启川 -专利权人：西南科技大学
申请日： 2019-07-29 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的胶囊网络多特征识别提取方法，该方法包括如下步骤：（1）设计NCap网络并用其构建注意力机制胶囊网络框架；（2）输入图像训练集合至所述注意力机制胶囊网络，所述注意力机制胶囊网络经训练学习后完成图像特征的识别提取，并生成相应的最优训练模型；（3）输入待识别图像至所述注意力机制胶囊网络，所述注意力机制胶囊网络加载最优网络模型并识别图像特征；（4）所述注意力机制胶囊网络输出待识别图像的识别结果。本发明提出一种基于注意力机制并将卷积网络机构与胶囊网络结构融合的思想，在训练时记录图像相对位置及方向并降低参数量，有效提高识别效率与精确度。
一种基于注意力机制胶囊网络特征提取方法

[发明专利]一种电力现场作业场景检测方法、系统、设备和存储介质-CN202211279083.3有效
发明人：李强;赵峰;庄莉;梁懿;王秋琳;伍臣周;秦亮;何敏;余金沄;刘浩锋;刘开培 -专利权人：福建亿榕信息技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;武汉大学
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种电力现场作业场景检测方法、系统、设备和存储介质，其中方法包括以下步骤：收集若干不同类别的电力现场作业场景图像，对各电力现场作业场景图像进行标注；将标注后的电力现场作业场景图像放入训练样本集中；搭建YOLO模型，并在Neck网络中加入MCBAM注意力模块，得到改进YOLO模型；MCBAM注意力模块包括MB多尺度信息捕获模块、CAM通道注意力模块以及SAM空间注意力模块；MB多尺度信息捕获模块用于捕获输入图像的多尺度信息；CAM通道注意力模块用于进行通道注意力调整；SAM空间注意力模块用于进行空间注意力调整；利用训练样本集对改进YOLO模型进行训练，利用训练好的进行检测。
一种电力现场作业场景检测方法系统设备存储介质

[发明专利]一种儿童注意力训练装置-CN202210828588.4在审
发明人：刘仰光 -专利权人：宁波财经学院
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G09B19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种儿童注意力训练装置，属于注意力训练装置领域，包括卡片存储机构和中空箱体，中空箱体的顶面与每个梯形插槽位置对应处都设有答题卡片组件，中空箱体的顶面在每个梯形插槽位置的侧部还设有答题机构，本发明提供了一种可用于儿童注意力训练的装置，使用本装置对儿童进行注意力训练的过程中，儿童需要根据所出题目动手点击出自己选择的答案，点击出所选答案后还能够对所点击答案进行锁定，确保儿童选出的答案难以再被涂改，保证训练结果的准确性，使得本装置在锻炼儿童动手能力的同时，还能够儿童在进行注意力训练时的乐趣，有利于提升儿童进行注意力训练的积极性以及热情，从而增强注意力训练的效果。
一种儿童注意力训练装置

[发明专利]一种基于自注意力机制的神经网络模型的训练方法-CN202110911898.8在审
发明人：叶盛波;郑之杰;方广有 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自注意力机制的神经网络模型的训练方法，包括：获取训练集，其中，训练集包括带有标签的雷达回波信号，不同的雷达回波信号用于表示不同类别的动作信息；将训练集输入到基于自注意力机制的神经网络模型中，其中，神经网络模型包括自注意力编码器和自注意力解码器；通过自注意力编码器对训练集进行处理，将处理后的结果输入到自注意力解码器中，经过自注意解码器的处理后输出判别结果；将判别结果和训练集输入到神经网络模型的损失函数中本发明还公开了一种基于自注意力机制的穿墙雷达人体动作识别方法及系统。
一种基于注意力机制神经网络模型训练方法

[发明专利]一种基于尺度注意力网络的遥感图像场景分类方法-CN201910614535.0有效
发明人：边小勇;费雄君;穆楠;张晓龙;邓春华 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于尺度注意力网络的遥感图像场景分类方法，首先，将场景数据集按比例随机划分为训练集和测试集；接着，对数据集进行预处理，包括图像缩放和归一化；同时，将数据集输入到注意力模块中进行显著性检测，产生注意力图；然后，利用预训练模型初始化尺度注意力网络参数，并使用训练集和注意力图微调尺度注意力网络，保存训练好的网络模型；最后，使用微调后的尺度注意力网络预测待分类图像场景的类别。该基于尺度注意力网络的遥感图像场景分类方法，通过多次利用多尺度注意力图给特征图加权，又通过提取多尺度图像特征并融合，产生了判别力增强的特征表示，在遥感图像场景分类上取得了更好的效果。
一种基于尺度注意力网络遥感图像场景分类方法

[发明专利]人脸表情识别模型构建方法、相关设备及可读存储介质-CN202210180900.3在审
发明人：董兰芳;胡普照;许广德 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：获取注意力机制模块；在VGG卷积神经网络模型中添加所述注意力机制模块，得到基于注意力机制的VGG卷积神经网络模型；确定人脸表情识别训练集和人脸表情识别测试集；采用人脸表情识别训练集对基于注意力机制的VGG卷积神经网络模型进行训练，并采用人脸表情识别测试集测试基于注意力机制的VGG卷积神经网络模型的人脸表情识别结果，从而调整基于注意力机制的VGG卷积神经网络模型的参数；当训练次数达到预设的最大迭代次数或者基于注意力机制的VGG卷积神经网络模型收敛，则停止训练，即可得到人脸表情识别模型。
表情识别模型构建方法相关设备可读存储介质

[发明专利]基于脑电溯源成像的视觉持续注意力训练与测试系统-CN202110900495.3有效
发明人：张冀聪 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：一种基于脑电溯源成像的视觉持续注意力训练与测试系统，包括视觉持续注意力训练装置和视觉持续注意力测试装置，所述视觉持续注意力训练装置包括耳罩、眼罩、触觉器、压力传感器、手指振动器、颈部振动器以及计算机，训练者戴上眼罩和耳罩该装置可以提高训练者的视觉持续注意力且能量化训练效果。
基于溯源成像视觉持续注意力训练测试系统

[发明专利]基于脑机交互的注意力训练方法和系统-CN202011351592.3在审
发明人：周大鹏;潘安定;王浩 -专利权人：西安慧脑智能科技有限公司
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本申请涉及基于脑机交互的注意力训练方法和系统，该基于脑机交互的注意力训练方法包括：通过获取用户的脑电信号；根据所述脑电信号，确定所述用户的专注度；根据所述专注度，从数据库中调取与所述专注度相对应的变化规则；根据所述变化规则控制训练界面中可见区域的大小，对所述用户的注意力进行训练，解决了相关技术中注意力训练方法在训练时存在趣味性低，训练方式约束条件多，造成训练效果不佳的问题，提高了注意力训练的趣味性。
基于交互注意力训练方法系统

[发明专利]一种基于双阶段注意力机制生成对抗网络的金融时间序列预测方法-CN202010275757.7在审
发明人：曲东东;王静;邹慧敏 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双阶段注意力机制生成对抗网络的金融时间序列预测方法，属于金融时间序列预测领域，包括以下步骤：获取原始金融时间序列数据，进行预处理；在生成对抗网络的生成模型中引入输入注意力机制和时间注意力机制，构建双阶段注意力机制生成对抗网络模型；将训练集数据依次输入到双阶段注意力机制生成对抗网络模型中对模型进行训练，获得训练好的双阶段注意力机制生成对抗网络模型；将测试数据依次输入到训练好的双阶段注意力机制生成对抗网络模型，得到金融时间序列的预测结果，该方法在生成模型中引入输入注意力机制对输入特征进行加权，着重考虑对预测结果影响大的时刻，以捕获金融时间序列的长期依赖性，通过在生成模型中引入两种注意力机制，提高模型的预测准确率
一种基于阶段注意力机制生成对抗网络金融时间序列预测方法

[发明专利]一种基于多部件自注意力机制的行人重识别方法-CN202010467045.5有效
发明人：陆易;叶喜勇;徐晓刚;张逸;张文广;祝敏航 -专利权人：之江实验室
申请日： 2020-05-28 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多部件自注意力机制的行人重识别方法，该方法首先预训练深度卷积神经网络骨干模型；然后对骨干模型进行分支后构建多部件自注意力网络，获得多部件自注意力特征；接着将多部件自注意力特征输入分类器，联合训练最小化交叉熵损失和度量损失；最后将测试集图片输入训练好的模型，融合输出的部件特征获得整体特征，经度量排序实现行人重识别。本发明通过充分考虑行人重识别问题中存在的各种挑战，提出了多部件自注意力机制，有效地扩展了注意力激活区域，丰富了行人特征；自注意力模块使网络更充分细致地关注具有判别特性的区域就，其中空间注意力模块和通道注意力模块以残差的形式融入网络，使得网络更加健壮稳定，容易训练。
一种基于部件注意力机制行人识别方法

[发明专利]基于高效多维注意力神经网络的雷达微动手势识别方法-CN202210551031.0在审
发明人：张文鹏;杨磊;姜卫东;张双辉;刘永祥;霍凯;高勋章;卢杰 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于高效多维注意力神经网络的雷达微动手势识别方法、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据全局最大池化层、全局平均池化层以及分割拼接卷积模块构建多维注意力模块；多维注意力模块包括空间注意力模块、通道注意力模块和时间注意力模块；利用多维注意力模块和多个卷积块构建高效多维注意力块，根据高效多维注意力块、预先设置的卷积层、最大池化层、全局平均池化层、全连接层和Softmax层构建高效多维注意力神经网络，训练高效多维注意力神经网络；将被测手势的距离多普勒图序列输入训练好的高效多维注意力神经网络中进行手势识别
基于高效多维注意力神经网络雷达微动手势识别方法

[发明专利]训练方法、业务数据分类处理方法及装置、电子设备-CN201810598320.X有效
发明人：潘健民;张鹏 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2018-06-11 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种分层注意力模型的训练方法、业务数据的分类处理方法及装置、电子设备。所述训练方法包括：建立分层注意力初始模型，包括待训练的与注意力有关的模型参数，对样本数据进行预处理，生成由三维张量表示的预处理数据；将该预处理数据输入分层注意力初始模型并进行处理，获得样本数据的分类处理训练结果；根据样本数据的类型和分类处理训练结果计算损失，在所述损失没有收敛的情况下，对与注意力有关的模型参数进行更新，并使用样本数据对更新后的分层注意力初始模型进行迭代训练。
训练方法业务数据分类处理装置电子设备