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申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学
摘要：本发明公开了一种基于多序列曼巴的多模态船只图像分类方法，将同一船只的自然光图像和红外图像同时输入到多模态分类模型中，得到分类结果；所述多模态分类模型包括序列转换模块、交叉注意力曼巴计算模块、交替遍历曼巴计算模块、光谱空间状态融合模块和分类模块。本发明使用差异较大的自然光图像和红外图像作为模型输入，先通过交叉注意力曼巴的计算初步对两种特征进行融合，再通过交叉遍历曼巴计算将两种特征进一步融合，然后利用光谱空间状态融合对两种特征进行融合和解析，从而获得丰富的图像表征，提高了图像分类的准确率。
主权项：1.一种基于多序列曼巴的多模态船只图像分类方法，其特征在于：将同一船只的自然光图像和红外图像同时输入到多模态分类模型中，得到分类结果；所述多模态分类模型包括序列转换模块、交叉注意力曼巴计算模块、交替遍历曼巴计算模块、光谱空间状态融合模块和分类模块；所述序列转换模块用于将输入的自然光图像和红外图像分别转换为对应的自然光token序列和红外token序列；所述交叉注意力曼巴计算模块基于自然光token序列和红外token序列得到两组第一增强特征；所述交替遍历曼巴计算模块基于两组第一增强特征得到两组第二增强特征；所述光谱空间状态融合模块基于两组第二增强特征得到融合特征；所述分类模块基于所述融合特征得到分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 基于多序列曼巴的多模态船只图像分类方法
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