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基于多特征信息捕捉和相关性分析的物品图像重识别方法

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一种基于多特征信息捕捉和相关性分析的物品图像重识别方法，通过利用带有空间注意力机制和通道注意力机制的卷积层，对输入的特征图进行加权，考虑了通道和空间上信息的有效结合，不仅能够关注重要的特征并抑制不必要的特征，还能够提高关注点的表示，从而获得更优的特征。使用transformer，利用多头注意力机制能够更好的处理图像分块之后的特征，捕捉更加丰富的特征信息，能够考虑到特征间的相关性，从而能够获得良好的性能，提高物品图像检索的效率。结合带有通道注意力机制和空间注意力机制的卷积层和带有多头注意力机制的transformer，能够从全局上关注比较重要的特征，也能够更好的捕捉细粒度特征，从而使得重识别的性能能够有很好的提升。

著录项

公开/公告号CN113449131A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-09-28

原文格式PDF
申请/专利权人山东建筑大学;
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申请/专利号CN202110732494.2
发明设计人聂秀山;张雪;王春涛;陶鹏;李晓峰;
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申请日2021-06-29
分类号G06F16/53(20190101);G06F16/538(20190101);G06K9/62(20060101);
代理机构37218 济南泉城专利商标事务所;
代理人支文彬
地址 250101 山东省济南市历城区临港开发区凤鸣路1000号
入库时间 2023-06-19 12:43:46

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-06-03

授权

发明专利权授予

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