[发明专利]一种基于破坏学习与注意力机制的车型分类网络训练方法在审
| 申请号： | 202110025249.8 | 申请日： | 2021-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN112733712A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 王秋思 | 申请（专利权）人： | 上海眼控科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/42;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 赵继明 |
| 地址： | 200032 上海市徐汇*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于破坏学习与注意力机制的车型分类网络训练方法，具体包括以下步骤：S1、获取待测车辆的初始图像，根据破坏机制将初始图像进行多尺度裁剪，形成多个尺度对应的子图像；S2、根据卷积层提取子图像的特征图；S3、小尺度子图像的特征图进行上采样后，与大尺度子图像的特征图进行通道拼接，形成初始特征图层并发送到通道注意力模块；S4、初始特征图层在通道注意力模块经过处理得到通道权重矩阵，根据通道权重矩阵计算得到子图像的加权特征图；S5、多尺度的子图像的加权特征图根据softmax回归函数，计算得到目标图像类别。与现有技术相比，本发明具有提高分类网络的分类精度和分类准确度、更适用于车型分类项目需求等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 破坏 学习 注意力 机制 车型 分类 网络 训练 方法 | ||
【主权项】：
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