[发明专利]一种基于Attention的CNN神经网络的行人重识别方法有效
| 申请号： | 202110519950.5 | 申请日： | 2021-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN112949841B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 李学生;刘炜;徐奇伟 | 申请（专利权）人： | 德鲁动力科技（成都）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都熠邦鼎立专利代理有限公司 51263 | 代理人： | 曾克 |
| 地址： | 610000 四川省成都市高*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Attention的CNN神经网络的训练方法。通过本发明，在行人重识别任务中，对Channel Attention和Spatial Attention进行融合，使两种Attention机制实现了深度并行计算：在计算Channel Attention的期间引入空间信息，同时在计算Spatial Attention的过程中加入通道信息。通过这种方式，提升了在图像分类问题上的准确率。以ResNet‑18结构为Baseline，通过此注意力机制方法，相较传统单Attention方法，准确率有0.3%的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 attention cnn 神经网络 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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