[发明专利]一种基于迁移学习的改进视觉Transformer海底底质声呐图像分类方法在审
| 申请号： | 202210889544.2 | 申请日： | 2022-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN115170943A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 赵玉新;郑良锋;朱可心;邓雄;卢志忠;杨德全;何健新;吴昌哲 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06V20/05 | 分类号： | G06V20/05;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/94 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习的改进视觉Transformer海底底质声呐图像分类方法，改进视觉Transformer分类方法属于一种深度学习方法。它将图像通过前置卷积处理形成patch，依次通过patch嵌入、位置嵌入transformer编码层和多层感知机输出层后得到分类结果。通过反向传播的方法最小化网络残差，以实现分类器的训练。深度学习目的是学习样本数据的内在规律和表示层次，具有很强的非线性拟合学习能力，能够有效发掘出同类图像之间的共同特征。通过多层编码层的堆叠，网络会逐步学习到全局、局部特征，会主动关注图像中“重要”的部分。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 改进 视觉 transformer 海底 底质 声呐 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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