[发明专利]基于深度学习的图像识别匹配方法及系统在审
申请号: | 202310146812.6 | 申请日: | 2023-02-21 |
公开(公告)号: | CN116469045A | 公开(公告)日: | 2023-07-21 |
发明(设计)人: | 邹宇;莫洪怀;池小兵;李昌;刘登科;王刚;苏维辉;周海龙;李辛蔚;莫祖荣;王元春;罗端 | 申请(专利权)人: | 广西电网有限责任公司钦州供电局 |
主分类号: | G06V20/52 | 分类号: | G06V20/52;G06V10/40;G06V10/30;G06N3/08;G06N3/0464 |
代理公司: | 广州汇航专利代理事务所(普通合伙) 44537 | 代理人: | 黄健仪 |
地址: | 535000 广*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | 本发明公开了基于深度学习的图像识别匹配方法及系统,涉及图像特征优化技术领域,解决了不能通过数据增强来提高模型检测的准确率,也不能提升对图像目标检测的速度和准确率的技术问题,给定一个中间特征映射,模块可以沿着通道和空间两个独立的维度依次推断注意力图,然后将注意力图乘以输入特征图以进行自适应特征细化,将特征细化后的环境图像传输至下一步中进行倾斜角损失参数计算处理;再从环境图像内对其所携带的倾斜角θ视为分类任务来处理,将角度信息与边框参数信息进行解耦得到环境图像倾斜角的损失参数,通过数据增强进行了数据扩增来提高模型检测的准确率,有效提升了对图像目标检测的速度和准确率。 | ||
搜索关键词: | 基于 深度 学习 图像 识别 匹配 方法 系统 | ||
【主权项】:
暂无信息
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