一种卷积神经网络非局部信息构建方法
授权
摘要
本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。
基本信息
专利标题 ：
一种卷积神经网络非局部信息构建方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112329801A
申请号 ：
CN202011411926.1
公开（公告）日 ：
2021-02-05
申请日 ：
2020-12-03
授权号 ：
CN112329801B
授权日 ：
2022-06-14
发明人 ：
彭旭阳刘伟锋鲁效平刘宝弟王珺王延江齐玉娟
申请人 ：
中国石油大学(华东)
申请人地址 ：
山东省青岛市黄岛区长江西路66号
代理机构 ：
青岛致嘉知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
苗颖
优先权 ：
CN202011411926.1
主分类号 ：
G06K9/46
IPC分类号 ：
G06K9/46 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/36
图像预处理，即无须判定关于图像的同一性而进行的图像信息处理
G06K9/46
图像特征或特性的抽取
法律状态
2022-06-14 ：
授权
2021-02-26 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/46
申请日 : 20201203
申请日 : 20201203
2021-02-05 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
