[发明专利]基于深度自注意力网络和局部特征编码的纹理识别方法有效
| 申请号： | 202110760949.1 | 申请日： | 2021-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN113674334B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 彭博;请求不公布姓名 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06T7/44 | 分类号： | G06T7/44;G06T9/00;G06V10/44;G06V10/54;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 张磊 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度自注意力网络和局部特征编码的纹理识别方法，根据纹理图像的特点设计了具有四个阶段的深度自注意力模块，在前三个阶段对局部图像块进行合并增大感受野，将自注意力计算限制在固定大小的局部空间；在最后一个阶段取消局部图像块合并，并对在全局计算自注意力，获取局部区块间的联系；从而更好的提取局部区域的纹理特征并保持全局特征不丢失。本发明提出的PET网络充分结合图像内局部区域内的纹理信息，将骨干网络输出的二维特征重塑为三维特征图。通过移动窗口在特征图中密集采样多种尺度的分块描述符，获得一组多尺度的局部表示。最后，对多尺度的分块特征进行局部特征编码和融合，生成一个固定尺度的纹理表示用于最终的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 注意力 网络 局部 特征 编码 纹理 识别 方法 | ||
【主权项】：
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