| 专利号 | 2021107324942 | 申请日 | 2021-06-29 | 专利名称 | 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 |
| 授权日 | 2022-06-03 | 专利权人 | 山东建筑大学 | 发明人 | 聂秀山;张雪;王春涛;陶鹏;李晓峰 |
| 主分类号 | G06F16/53 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 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。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
