[发明专利]基于多特征信息捕捉和相关性分析的物品图像重识别方法有效

专利信息
申请号: 202110732494.2 申请日: 2021-06-29
公开(公告)号: CN113449131B 公开(公告)日: 2022-06-03
发明(设计)人: 聂秀山;张雪;王春涛;陶鹏;李晓峰 申请(专利权)人: 山东建筑大学
主分类号: G06F16/53 分类号: G06F16/53;G06F16/538;G06V10/74;G06V10/774;G06K9/62
代理公司: 济南泉城专利商标事务所 37218 代理人: 支文彬
地址: 250101 山东省济*** 国省代码: 山东;37
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摘要: 一种基于多特征信息捕捉和相关性分析的物品图像重识别方法,通过利用带有空间注意力机制和通道注意力机制的卷积层,对输入的特征图进行加权,考虑了通道和空间上信息的有效结合,不仅能够关注重要的特征并抑制不必要的特征,还能够提高关注点的表示,从而获得更优的特征。使用transformer,利用多头注意力机制能够更好的处理图像分块之后的特征,捕捉更加丰富的特征信息,能够考虑到特征间的相关性,从而能够获得良好的性能,提高物品图像检索的效率。结合带有通道注意力机制和空间注意力机制的卷积层和带有多头注意力机制的transformer,能够从全局上关注比较重要的特征,也能够更好的捕捉细粒度特征,从而使得重识别的性能能够有很好的提升。
搜索关键词: 基于 特征 信息 捕捉 相关性 分析 物品 图像 识别 方法
【主权项】:
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