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[发明专利]基于注意力机制的深度森林高光谱图像分类方法和系统-CN202010789788.4有效
发明人：汪敏;魏龙生;罗大鹏;尹旭 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及基于注意力机制的深度森林高光谱图像分类方法和系统，包括以下步骤：将原始的高光谱图像数据集作为训练集，将训练集进行降维操作，生成低维数据集，在低维数据集中提取光谱向量数组；将光谱向量数组输入基于注意力机制的深度森林模型进行训练，生成训练好的基于注意力机制的深度森林模型；将待分类原始的高光谱图像数据集经降维后输入训练好的基于注意力机制的深度森林模型，生成分类标签。本发明提供的基于注意力机制的深度森林高光谱图像分类方法和系统，将注意力机制结合到深度森林架构中并用于高光谱图像分类；在高光谱图像分类任务中，通过对中间特征进行注意力增强操作，实现特征的自适应细化，提高分类性能
基于注意力机制深度森林光谱图像分类方法系统

[发明专利]基于注意力机制的神经网络服装搭配方案生成方法及系统-CN201910993603.9有效
发明人：刘金环;宋雪萌;马军;聂礼强;陈竹敏;甘甜 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开公开了基于注意力机制的神经网络服装搭配方案生成方法及系统，构建基于注意力机制的神经网络模型；构建训练集；将训练集输入到已构建的基于注意力机制的神经网络模型中，对基于注意力机制的神经网络模型进行训练，当模型的损失函数收敛时，停止训练，输出训练好的基于注意力机制的神经网络模型；获取待搭配的上衣；获取已有的若干件下衣；将待搭配的上衣和已有的若干件下衣，均输入到训练好的基于注意力机制的神经网络模型中，输出与待搭配的上衣所匹配的下衣
基于注意力机制神经网络服装搭配方案生成方法系统

[发明专利]一种引入双向注意力的目标检测方法-CN202010617720.8在审
发明人：欧阳胜雄;李英明;钱小鸿;陈才君;蒋立靓;罗鹏 -专利权人：银江股份有限公司;浙江大学
申请日： 2020-07-01 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种引入双向注意力的目标检测方法,其具体步骤如下：步骤1，获取用于目标检测的训练样本，并对训练样本进行预处理；步骤2，建立引入双向注意力的目标检测算法模型，所述引入双向注意力的目标检测算法模型包括共享卷积网络、基础目标检测器和注意力模块；步骤3，将训练样本送入引入双向注意力的目标检测算法模型中进行训练，并优化模型的多任务损失；步骤4，将实际应用场景中的测试样本送入训练好的引入双向注意力的目标检测算法模型进行测试
一种引入双向注意力目标检测方法

[发明专利]一种基于多模态注意力机制的跨模态哈希方法及系统-CN202110407112.9有效
发明人：鲁芹;吴吉祥 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于多模态注意力机制和跨模态哈希网络融合领域，提供了一种基于多模态注意力机制的跨模态哈希方法和系统。该方法包括：训练过程和检索过程，训练过程：将相同语义的图像文本对以及其所属的类标签输入到多模态注意力机制的跨模态哈希网络模型中进行训练，直至多模态注意力机制的跨模态哈希网络模型收敛，得到训练好的多模态注意力机制的跨模态哈希网络模型；检索过程：将待查询的图像或文本输入训练好的多模态注意力机制的跨模态哈希网络模型，根据相似度的大小，得到检索到的前k个文本或图像。
一种基于多模态注意力机制跨模态哈希方法系统

[发明专利]基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统-CN201811358455.5在审
发明人：禹东川;缪佳;宋文凯 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-11-15 - 公布日： 2019-04-02 - 主分类号： A63F13/214 文献下载
摘要：本发明提供一种基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统，该系统包括客户端与服务端；训练者通过注册/登录模块登录之后进入注意力训练模块，目标识别与追踪模块在数据采集模块的数据中识别训练者躯体，并根据训练者的手掌信息创建虚拟手掌信息掌，注意力训练模块将训练者躯体与训练场景渲染融合，根据虚拟手掌信息生成训练时需要的道具完成与训练场景的交互，训练任务完成后对完成情况打分。本发明让儿童在虚实融合的环境中进行交互训练，使得儿童在享受乐趣的过程中提升注意力水平；可有效提高孤独症儿童选择性注意力水平和持续性注意力水平，并且在有辅导者辅助的情况下本发明能够准确的识别训练者。
注意力训练孤独症儿童手掌增强现实技术注意力水平识别训练训练场景躯体虚拟数据采集模块选择性注意力登录模块交互训练目标识别任务完成信息创建信息生成虚实融合追踪模块持续性服务端辅助的客户端登录道具渲染融合

[发明专利]一种基于多尺度注意力机制的人群密度估计方法及系统-CN202210093445.3在审
发明人：鲍涟漪;冯瑞 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度注意力机制的人群密度估计方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤1，对待测图像进行预处理获得预处理图像；步骤2，搭建基于多尺度注意力机制的卷积神经网络模型；步骤3，把包含多张训练图像的训练集输入基于多尺度注意力机制的卷积神经网络模型进行模型训练，得到训练完成的基于多尺度注意力机制的卷积神经网络模型；步骤4，将预处理图像输入训练完成的基于多尺度注意力机制的卷积神经网络模型，从而得出各个预处理图像中的人群密度结果并进行输出，其中，卷积神经网络模型包括密度图预测模块、局部计数图预测模块以及注意力图预测模块。本发明还公开了一种基于多尺度注意力机制的人群密度估计系统。
一种基于尺度注意力机制人群密度估计方法系统

[发明专利]一种基于自适应注意力机制的滚动轴承故障诊断方法-CN202310459215.9在审
发明人：徐秀芳;章国栋;徐森;花小朋;皋军;许贺洋;郭乃瑄;陈博炜;孙雯;徐畅 -专利权人：盐城工学院;盐城工学院技术转移中心有限公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于自适应注意力机制的滚动轴承故障诊断方法，包括：基于震动传感器采集滚动轴承的时域振幅数据，并将时域振幅数据拆分为训练集和测试集；确定训练集中各训练样本对应的位置信息，并基于预设模型缩放因子、和得分公式系数以及具有位置信息的训练样本对预设注意力机制模型中的注意力机制模块进行迭代训练；将测试集输入最高模型权重对应的预设注意力机制模型进行分析，得到测试集对应的故障诊断结果；基于诊断结果判断训练后的预设注意力机制模型是否满足预设要求，并当满足预设要求时，基于预设注意力机制模型对滚动轴承进行故障诊断。提高对预设注意力机制模型资源的利用效率，也提高了对滚动轴承故障诊断的效率和准确度。
一种基于自适应注意力机制滚动轴承故障诊断方法

[发明专利]基于大数据的注意力训练系统及其使用方法-CN201810514951.9有效
发明人：于晓宇;李丽娜;李鸣铎;崔枫楠;王利剑 -专利权人：华北理工大学
申请日： 2018-05-25 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G16H20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据的注意力训练系统，包括：主控制器，其包括主处理器；椅子，其上设置挡板；分显示屏；方法选择模块，其内存储不同的注意力训练方法的信息以及与注意力训练方法的信息相关的因素；虚拟场景模块，其用于存储不同场景下的噪音；数据采集平台；数据统计模块；专家分析模块，其分别连接到数据统计模块和主处理器，用于分析数据采集平台的数据，以针对数据制定注意力训练方案，并传输至主处理器，主处理器根据选择的注意力训练方法的信息选择不同场景下的噪音进行播放本发明通过结合多种注意力训练方法提供给受训者，便于受训者自助选择感兴趣的方法，并通过连接在线专家，针对注意力低的受训者制定合理的受训方案。
注意力训练主处理器数据统计模块大数据存储噪音方法选择模块数据采集平台场景挡板采集平台分析数据信息相关信息选择虚拟场景主控制器专家分析自助选择显示屏注意力椅子制定播放传输

[发明专利]一种三通路残差注意力图像描述方法-CN202210680166.7在审
发明人：杨有;安永志;胡峻滔;何丽 -专利权人：重庆师范大学
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种三通路残差注意力图像描述方法，包括提取输入图片的网络特征；构建三个残差注意力路径；通过在三个残差注意力路径之间添加跳过连接来生成注意力分数；在编码器中引入相对位置的残差注意力模块将相对位置分数与注意力分数结合，得到更新编码器；在解码器中引入带有层归一化查询向量的残差注意力模块，得到更新解码器；基于三个残差注意力路径、更新编码器和更新解码器构建并训练注意力机制模型；将网格特征输入训练后的注意力机制模型进行融合后输出，得到图像文字描述，解决了现有的注意力机制模型不同层的注意力分数之间的联系不够强的问题。
一种通路注意力图像描述方法

[发明专利]基于注意力机制的深度学习糖尿病视网膜病变分类方法-CN201711497342.9有效
发明人：万程;于凤丽;游齐靖;刘江 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-12-31 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开一种基于注意力机制的深度学习糖尿病视网膜病变分类方法，包括：选取一系列眼底图像作为原始数据样本，对样本进行归一化预处理、裁剪后分为训练集和测试集；对主神经网络进行参数初始化和微调，将训练集图像输入至主神经网络进行训练，生成特征图；固定主神经网络的参数，采用训练集图像训练注意力网络，输出病变候选区度图并归一化得到注意力图，将注意力图与特征图乘积得到注意力机制；将注意力机制求得结果输入主神经网络，采用训练集图像继续训练本发明通过引入了注意力机制，使用糖尿病视网膜病变区域数据集对其进行训练，在保留网络原始特征的同时对病变区域的信息特征进行增强。
基于注意力机制深度学习糖尿病视网膜病变分类方法

[发明专利]模型训练方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202210554642.0在审
发明人：田鑫;陈泽裕;刘佳琪 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种模型训练方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：获取N个训练语句，并将所述N个训练语句分别输入第一模型和第二模型，N为大于1的整数；获取所述第一模型输出的第一自注意力关系值和第二自注意力关系值，以及所述第二模型输出的第三自注意力关系值和第四自注意力关系值；获取所述第三自注意力关系值与所述第一自注意力关系值之间的第一相似度，以及所述第四自注意力关系值与所述第二自注意力关系值之间的第二相似度；基于所述第一相似度及所述第二相似度对所述第二模型进行训练。
模型训练方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]融合多注意力机制的工件缺陷检测方法和装置-CN202111389550.3有效
发明人：徐超;郭骏;潘正颐;侯大为;倪文渊 -专利权人：常州微亿智造科技有限公司
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种融合多注意力机制的工件缺陷检测方法和装置，所述方法包括以下步骤：构建多注意力缺陷检测模型，多注意力缺陷检测模型包括金字塔分割注意力机制模块、通道注意力机制模块、空间自注意力机制模块和Unet网络模型；获取待检测工件的目标检测图像；对目标检测图像进行标注和扩增得到二次目标检测图像；将二次目标检测图像划分为训练集和验证集；根据训练集和验证集对多注意力缺陷检测模型进行训练；采用训练后的多注意力缺陷检测模型对待检测工件进行缺陷检测
融合注意力机制工件缺陷检测方法装置

[发明专利]基于图注意力神经网络的复杂网络关键节点识别方法-CN202210599924.2在审
发明人：贾鹏;寇蒋恒;刘嘉勇 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-05-28 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图注意力神经网络的复杂网络关键节点识别方法，包括步骤：构建图注意力神经网络模型；训练图注意力神经网络模型；使用训练后的图注意力神经网络模型计算得到所述复杂网络的每个节点的影响力预测值；如节点的影响力预测值大于等于阈值，则该节点为关键节点。本发明所构建和训练得到的图注意力神经网络模型，将图多头注意力机制与密集连通性相结合，可预测复杂网络关键节点的影响力值，提高了关键节点的预测精度和实用性。
基于注意力神经网络复杂网络关键节点识别方法

[发明专利]一种飞行员驾驶技能智能辅助训练方法及系统-CN202210890882.8在审
发明人：宋业臻;肖维斌;韩伟;曲继新 -专利权人：山东心法科技有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G09B9/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种飞行员驾驶技能智能辅助训练方法及系统，属于辅助训练技术领域，用于解决传统上飞行员技能训练缺乏客观化、量化、实时跟踪化认知错误检测环节，训练靶点针对性不明显的技术问题。方法包括：定义飞行过程中的注意力指标；采集模拟飞行实验过程中，注意力指标对应的实验数据，建立各个飞行阶段的注意力指标数据标准；在实际飞行训练中，根据实时捕获的注意力指标数据以及注意力指标数据标准，对飞行学员进行注意力辅助训练；通过模拟训练实验，采集若干条错误操作行为的生理激活度数据；将生理激活度数据作为训练数据，训练SVM分类器；在实际训练中，根据实时捕获的生理激活度数据以及SVM分类器，对飞行学员进行生理激活度辅助训练。
一种飞行员驾驶技能智能辅助训练方法系统

[发明专利]一种混合注意力机制的眼底图像视网膜血管分割方法-CN202011048427.0有效
发明人：马培立;朱贵杰;范衠;李晓明;林培涵 -专利权人：汕头大学
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种混合注意力机制的眼底图像视网膜血管分割方法，包括以下步骤：S1：获取视网膜眼底图像，将视网膜图像分为训练集和测试集；S2：构建混合注意力卷积神经网络，所述混合注意力卷积神经网络用于对视网膜眼底图像中视网膜血管的分割；S3：利用训练集训练所述混合注意力卷积神经网络，利用测试集测试所述混合注意力卷积神经网络，得到训练好的混合注意力卷积神经网络；S4：将待分割的视网膜图像输入至训练好的混合注意力卷积神经网络，所述混合注意力卷积神经网络输出视网膜图像血管分割结果
一种混合注意力机制眼底图像视网膜血管分割方法