基于注意力機(jī)制和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別泛化方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202111061764.8 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN113936143B | 公開(kāi)（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN113936143B | 申請(qǐng)公布日 | 2022-07-01 |
| 分類(lèi)號(hào) | G06V10/44（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分類(lèi) | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 譚志;滕昭飛 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 | 北京建筑大學(xué) |
| 代理機(jī)構(gòu) | 北京市商泰律師事務(wù)所 | 代理人 | - |
| 地址 | 100044北京市西城區(qū)展覽館路1號(hào) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明提供的基于注意力機(jī)制和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別泛化方法，設(shè)計(jì)了一種多層并行注意力機(jī)制模型捕獲圖像的細(xì)節(jié)特征，提出了發(fā)散數(shù)據(jù)融合算法提高分類(lèi)器性能以及設(shè)計(jì)了擾動(dòng)正則化實(shí)現(xiàn)最大域傳遞，并結(jié)合上述各個(gè)部分以及要解決的問(wèn)題，提出了基于注意力機(jī)制和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別域泛化方法，建立了具有圖像識(shí)別泛化能力的網(wǎng)絡(luò)模型。本發(fā)明提供的方法，能夠達(dá)到改善圖像識(shí)別泛化模型“域偏移”現(xiàn)象的效果，提高了識(shí)別未知數(shù)據(jù)分布數(shù)據(jù)集圖像的性能。 |
