[发明专利]一种用于车辆重识别的全局注意力网络模型有效
| 申请号： | 202110977958.6 | 申请日： | 2021-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN113420742B | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 庞希愚;田鑫;王成;姜刚武;郑艳丽 | 申请（专利权）人： | 山东交通学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 青岛高晓专利事务所(普通合伙) 37104 | 代理人： | 刘彬 |
| 地址： | 250023 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及车辆识别技术领域，具体地涉及一种用于车辆重识别的全局注意力网络模型，包括一个骨干网、一个将特征图分成两部分的局部分支和两个具有全局注意力模块的全局分支；所述骨干网络分裂为3个分支；所述全局注意力网络模型使用全局平均池化来提取特征向量，以覆盖整个车辆信息；所述局部分支，仅将特征图水平划分成两部分。本发明构建了一个具有三个分支的全局注意网络，以提取大量鉴别性信息；构建了CGAM和SGAM两个全局注意力模块，通过结点间的平均成对关系建模结点全局关系并推断结点的重要性程度，降低了计算复杂度；局部分支上将特征图仅水平分割成两部分，很大程度上解决了不对齐和局部不一致性问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 车辆 识别 全局 注意力 网络 模型 | ||
【主权项】：
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