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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于级联注意力模块的绝对位姿回归方法，具体按以下步骤实施：步骤1，图像特征提取；步骤2，多尺度特征提取；步骤3，分块细节提取；步骤4，多级特征聚合；步骤5，通道注意力向量获取；步骤6，归一化处理；步骤7，相机位姿空间映射生成；步骤8，模型训练优化。本发明通过进行多尺度的特征提取以及对位置和通道注意力之间依赖的构建，生成了一种适用于绝对位姿回归的强大特征表示，使网络在捕获全局信息的同时，更好的保留不同尺度的局部特征并对其进行融合,显著增强了模型对多尺度物体的感知能力以及对复杂场景细节结构的恢复效果。
主权项：1.基于级联注意力模块的绝对位姿回归方法，其特征在于，具体按以下步骤实施：步骤1，图像特征提取；步骤2，多尺度特征提取；步骤3，分块细节提取；步骤4，多级特征聚合；步骤5，通道注意力向量获取；步骤6，归一化处理；步骤7，相机位姿空间映射生成；步骤8，模型训练优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于级联注意力模块的绝对位姿回归方法
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