[发明专利]一种卷积神经网络非局部信息构建方法有效

专利信息
申请号: 202011411926.1 申请日: 2020-12-03
公开(公告)号: CN112329801B 公开(公告)日: 2022-06-14
发明(设计)人: 彭旭阳;刘伟锋;鲁效平;刘宝弟;王珺;王延江;齐玉娟 申请(专利权)人: 中国石油大学(华东)
主分类号: G06V10/44 分类号: G06V10/44;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 青岛致嘉知识产权代理事务所(普通合伙) 37236 代理人: 苗颖
地址: 266580 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要: 发明提供了一种卷积神经网络非局部信息构建方法,所述方法利用普通的卷积神经网络提取图像的卷积特征;采用自注意力机制计算图像的像素级全局注意力图;通过注意力图构建图像内部的全局图结构;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;采用矩阵乘法将图像的图特征与卷积特征进行融合,并将融合的特征输入到后续网络中。本发明方法不仅仅能提取图像固定感受野下的局部特征,还能够提取非局部特征,减少卷积神经网络在图像特征提取上的误差,显著增加图像生成与分类有效性。
搜索关键词: 一种 卷积 神经网络 局部 信息 构建 方法
【主权项】:
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