专利摘要显示，本发明的实施例提供了基于多尺度注意力机制的图像分类方法、装置和设备。所述方法包括获取目标图像，所述目标图像包括语义信息；将所述目标图像输入语义特征提取模块，得到图像语义特征；以及，将所述目标图像输入显著性特征提取模块，得到图像显著性特征；将所述图像语义特征与图像显著性特征进行加权融合，得...
(2)为了能够更为有效地提取深层次高光谱图像的空间—光谱特征,提出了一种基于Res2Net和空谱注意力机制的高光谱图像分类模型.该模型依然利用PCA对原始图像进行降维处理,并且通过在三维空洞卷积层中添加空间注意力模块来增强纹理特征.接着将所得特征数据输入两组结合通道注意力模块的空间—深度可分离Res2Net(Spatial ...
本发明提供一种基于多尺度卷积和注意力机制的图像分类模型及方法。该模型包括:预处理层,依次连接的M个编码器,注意力模块,解码器,预测层。待分类的图像经过预处理层处理后输出到编码器。对于M个编码器中的任意的第i个编码器,对接收的特征图进行多尺度卷积提取特征,扩大网络感受野。注意力模块用于对提取的特征进行波段...
专利摘要显示，本发明涉及小样本图像识别技术领域，特别涉及一种基于注意力机制的小样本图像分类方法及装置，其中，方法包括：获取并增强不同种类的待分类原始图像数据，将增强图像数据划分为支持集、查询集样本；利用预先构建的目标显著性模型，提取支持集样本的目标主体显著图像；将目标主体显著图像和支持集样本进行特征提...
相较于传统的基于滤波器系数范数值为剪枝准则的方法,此研究提出了依据滤波器之间相关性来设置滤波器剪枝准则。该准则通过注意力模块来探索滤波器之间的相关性联系,从而对相关性较小的滤波器进行剪枝来获得全局损失较小且更为精简的压缩模型。 图1. PFAM概述。
VIT与transformer模型区别 | Vision Transformer(ViT)是一种基于Transformer架构的图像分类模型,它将图像划分为一系列的图像块,然后将这些图像块转换为序列输入,最终使用Transformer模型进行分类。与传统的卷积神经网络(CNN)模型不同,ViT不需要使用卷积操作来提取特征,而是使用自注意力机制来学习图像中的关系。与Transformer模...
华为提出注意力分组机制,训练效率遥遥领先 | arxiv:链接该论文提出了一种叫做GQKVA的新方法,来解决大型基于变压器模型的挑战,例如缓慢且资源密集型的预训练以及过度参数化。GQKVA代表了一种技术,它将变压器模型中的查询(query)、键(key)和值(value)分组技术概括化,以加速预训练过程并减小模型大小。该方法允许在模型...
1.图像分类的更多tricks(注意力机制 keras,TensorFlow和pytorch 版本等):图像分类比赛tricks:“华为云杯”2019人工智能创新应用大赛 2.大家如果对目标检测比赛比较感兴趣的话,可以看一下我这篇对目标检测比赛tricks的详细介绍:目标检测比赛中的tricks(已更新更多代码解析) ...
金融界 2024 年 10 月 29 日消息,国家知识产权局信息显示,北斗数字信息产业发展(辽宁)有限公司申请一项名为“基于多尺度注意力机制的图像分类方法、装置和设备”的专利,公开号 CN 118823489 A,申请日期为 2024 年 9 月。 专利摘要显示,本发明的实施例提供了基于多尺度注意力机制的图像分类方法、装置和设备。所述...
本发明提供一种基于多尺度卷积和注意力机制的图像分类模型及方法.该模型包括:预处理层,依次连接的M个编码器,注意力模块,解码器,预测层.待分类的图像经过预处理层处理后输出到编码器.对于M个编码器中的任意的第i个编码器,对接收的特征图进行多尺度卷积提取特征,扩大网络感受野.注意力模块用于对提取的特征进行波段...