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基于全局注意力和条纹注意力的舰船图像分类识别方法
申请人信息
- 申请人:中国人民解放军海军航空大学
- 申请人地址:264000 山东省烟台市芝罘区二马路188
- 发明人: 中国人民解放军海军航空大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于全局注意力和条纹注意力的舰船图像分类识别方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311548538.1 |
| 申请日 | 2023/11/20 |
| 公告号 | CN117593571A |
| 公开日 | 2024/2/23 |
| IPC主分类号 | G06V10/764 |
| 权利人 | 中国人民解放军海军航空大学 |
| 发明人 | 徐从安; 吴俊峰; 孙炜玮; 孙显; 郝延彪; 高龙; 杨柱天; 刘凯 |
| 地址 | 山东省烟台市芝罘区二马路188 |
摘要文本
本发明公开了一种基于全局注意力和条纹注意力的舰船图像分类识别方法，该方法基于图像分类模型，所述图像分类模型包括：全局特征提取及分类模块，注意力特征提取模块，特征聚合分类模块，以及图像表征提取及分类模块。本发明所提出的条纹注意力仅关注区域的纵向和横向区域，因此能够有效的减小计算量、减少参数冗余，最终提高对舰船图像分类识别的准确率。
专利主权项内容
1.一种基于全局注意力和条纹注意力的舰船图像分类识别方法，其特征在于步骤包括：步骤1、构建图像分类模型，所述图像分类模型的输入为船舰图像；图像分类模型包括：全局特征提取及分类模块，用于提取输入图像的全局特征，并根据全局特征得到第一分类结果；注意力特征提取模块，用于提取输入图像的注意力特征；特征聚合分类模块，用于将全局特征和注意力特征聚合，并根据聚合结果得到第二分类结果；图像表征提取及分类模块，用于基于注意力特征得到图像表征，并根据图像表征得到第三分类结果；所述图像分类模型的输出为根据第一分类结果、第二分类结果和第三分类结果而得到的最终分类结果；步骤2、训练图像分类模型；步骤3、将待分类的船舰图像输入到训练好的图像分类模型中，得到最终的分类结果。