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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于多头多层次特征稀疏transformer的新生儿疼痛表情识别方法，所述方法包括如下步骤：对新生儿疼痛表情图片进行预处理；构建多头多层次特征稀疏transformer网络模型，其中，所述网络模型包括特征选择与压缩模块和多层次特征融合模块；基于构建的网络模型对预处理后的新生儿疼痛表情图片进行感情识别。本发明通过多头特征选择与压缩模块对token进行修剪与压缩，同时通过多层次特征融合模块弥补因为修剪而丢失信息导致的精度下降，该方法在减少计算量的同时提高了分类的准确度。
主权项：1.一种基于多头多层次特征稀疏transformer的新生儿疼痛情感识别方法，其特征在于，包括以下步骤：对新生儿疼痛表情图片进行预处理；构建多头多层次特征稀疏transformer网络模型，其中，所述网络模型包括特征选择与压缩模块和多层次特征融合模块；基于构建的网络模型对预处理后的新生儿疼痛表情图片进行感情识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于多头多层次特征稀疏transformer的新生儿疼痛表情识别方法
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