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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明公开一种基于多层次特征注意力引导的多源域目标识别方法及系统，涉及多源域目标识别领域，包括：基于原始图像集，利用特征图确定模块提取目标体的特征并进行池化操作，得到每个图像下的多个多层次特征图；基于每个图像的所有多层次特征图，利用尺度特征聚合模块计算注意力权重并聚合多层次多尺度特征，得到每个图像的现实域特征图；基于所有图像的现实域特征图，任意交换两个不同源域的风格特征，得到每个图像的虚拟域特征图；利用特征一致性损失函数计算特征图损失，并以特征图损失最小为目标优化目标体识别模型；将待识别图像输入优化后的目标体识别模型，确定待识别图像中的目标体。本发明提高了真实环境中船舶航行的目标体识别精度。
主权项：1.一种基于多层次特征注意力引导的多源域目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始图像集；所述原始图像集至少包括：真实环境中的晴天天气图像以及虚拟环境中的复杂天气图像；所述复杂天气图像至少包括：黄昏天气图像、强光天气图像和阴天天气图像；所述晴天天气图像和所述复杂天气图像中至少包括一个待识别的目标体；构建目标体识别模型；所述目标体识别模型至少包括：特征图确定模块和尺度特征聚合模块；所述特征图确定模块是基于卷积层和平均池化层构建的；基于所述原始图像集，利用所述特征图确定模块提取目标体的特征并进行池化操作，得到所述原始图像集中每个图像下的多个多层次特征图；基于所述原始图像集中每个图像的所有多层次特征图，利用所述尺度特征聚合模块计算注意力权重并聚合多层次多尺度特征，得到所述原始图像集中每个图像的现实域特征图；基于所述原始图像集中所有图像的现实域特征图，任意交换两个不同源域的风格特征，得到所述原始图像集中每个图像的虚拟域特征图；基于所述原始图像集中所有图像的现实域特征图和虚拟域特征图，利用特征一致性损失函数计算特征图损失，并以所述特征图损失最小为目标优化所述目标体识别模型；将待识别图像输入优化后的目标体识别模型，确定所述待识别图像中的目标体。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 基于多层次特征注意力引导的多源域目标识别方法及系统
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