[发明专利]基于注意力模型的行人属性识别方法有效
| 申请号： | 202010001740.2 | 申请日： | 2020-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN111199212B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 任劼;胡剑波;章万韩 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 张皎 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力模型的行人属性识别方法，具体包括如下步骤：步骤1：对输入图像进行卷积特征提取，得到特征F；步骤2：将步骤1中提取的特征送入CBAM模块进行注意力特征提取，得到注意力特征向量F″；步骤3：经过Inception网络以及每个Inception网络后的CBAM，得到最终的特征向量；步骤4：对特征向量进行识别进而分类得到识别结果。本发明旨在改进传统算法训练时间长与硬件要求高的缺点，即减小网络模型大小的同时又能保持、接近、甚至优于传统算法的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 模型 行人 属性 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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