[发明专利]一种卷积神经网络非局部信息构建方法

权利要求书

1.一种卷积神经网络非局部信息构建方法，其特征在于，依次包括以下步骤：

S1、利用普通的卷积神经网络提取图像的卷积特征；

S2、采用自注意力机制计算图像的像素级全局注意力图：通过四个卷积块将卷积特征图映射到四个特征空间中，分别记为、、、，其中特征图F经过矩阵转置后与特征图G进行矩阵乘法，再经过函数计算得到全局注意力图；

S3、通过全局注意力图构建图像内部的全局图结构，将步骤2得到的全局注意力图在经过二值化函数b后成为图像内部图结构的边信息，记为A，其中二值化函数将大于均值的值置1，小于均值的值置0；图像内部图结构的节点信息采用特征图表示，与结合，将得到图像内部的一个全局图结构；

S4、采用图卷积神经网络在图像内部的全局图结构上提取具有非局部性的图特征，卷积提取具有非局部性的图特征的公式为：，其中表示正则化的邻接矩阵，表示正则化的度矩阵且为对角矩阵，对角线元素为对应行的行和，表示图像内部图结构的节点信息，即图结构节点的特征矩阵，表示图卷积的参数矩阵，表示图卷积提取到的具有非局部性的图特征；

S5、采用矩阵乘法将Y与M进行融合，并将融合的特征输入到后续网络中。