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申请/专利权人：湖南大学

摘要：本发明公开了一种多头注意力驱动的厨余垃圾多标签分类方法，包括：构建厨余垃圾多标签分类数据集，包括厨余垃圾多个不同类别各若干图像，图像标签包括一个或多个类别；构建多头注意力驱动的图卷积轻量化网络模型，包括特征提取模块、多头注意力模块和动态图卷积模块；其中，特征提取模块对输入图像提取特征，然后送入多头注意力模块以加强特征图的类别感知区域，再将其送入动态图卷积模块以自适应捕捉类别感知区域；使用构建的厨余垃圾多标签分类数据集训练所述图卷积轻量化网络模型；最终使用训练得到的分类模型对待预测厨余垃圾图像进行多标签分类。本发明在降低模型参数量减少带来的性能损失的同时，增强识别能力，提高多标签分类效果。

主权项：1.一种多头注意力驱动的厨余垃圾多标签分类方法，其特征在于，包括：构建厨余垃圾多标签分类数据集，包括厨余垃圾多个不同类别各若干图像，每张图像的标签包括一个或多个类别；构建多头注意力驱动的图卷积轻量化网络模型，包括轻量化的特征提取模块、多头注意力模块和动态图卷积模块；其中，特征提取模块对输入模型的图像提取特征图，提取的特征图送入多头注意力模块处理以加强特征图的类别感知区域，加强类别感知区域后的特征图再送入动态图卷积模块处理以自适应捕捉类别感知区域，输出预测类别；所述多头注意力模块，包括第一全连接层、缩放点积注意力子模块、第二全连接层、Dropout层和归一化层；所述第一全连接层将输入的特征图降维转换为特征图；其中，分别代表了图像的长、宽、以及通道数；所述缩放点积注意力子模块采用多头注意力机制，且每个头均将特征图作为key与value，query则采用一组可学习的参数，计算式为： ； ； ；式中，表示采用多头注意力机制的缩放点积注意力子模块的输出，表示特征拼接，为附加权重矩阵，为缩放点积注意力模块的第个头的输出，分别是缩放点积注意力子模块输入的的query、key、value与对应的权重矩阵相乘得到；为缩放因子；分别为第个头待学习的权重矩阵，是权重矩阵在第i维度的权重；所述第二全连接层、Dropout层和归一化层，对缩放点积注意力子模块的输出进一步处理，表示为： ；式中，表示逐点相加，、、分别表示第二全连接层、Dropout层和归一化层的处理；表示多头注意力模块输出的特征图；使用构建的厨余垃圾多标签分类数据集训练所述图卷积轻量化网络模型；最终使用训练得到的模型，即厨余垃圾多标签分类模型，对待预测厨余垃圾图像进行多标签分类。

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权利要求：

百度查询： 湖南大学 一种多头注意力驱动的厨余垃圾多标签分类方法