发明公开
- 专利标题: 一种涡旋光通信轨道角动量的模式识别模型的训练方法
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申请号: CN202410863034.7申请日: 2024-06-28
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公开(公告)号: CN118709090A公开(公告)日: 2024-09-27
- 发明人: 叶志伟 , 涂传富 , 刘伟 , 蔡婷 , 周雯 , 严灵毓 , 王明威 , 何其祎 , 高榕 , 谢海涛
- 申请人: 湖北工业大学
- 申请人地址: 湖北省武汉市洪山区南李路28号
- 专利权人: 湖北工业大学
- 当前专利权人: 湖北工业大学
- 当前专利权人地址: 湖北省武汉市洪山区南李路28号
- 代理机构: 湖北创融蓝图知识产权代理事务所
- 代理商 陈冲
- 主分类号: G06F18/2431
- IPC分类号: G06F18/2431 ; G06F18/214 ; G06F17/16 ; G06N3/0464 ; G06N3/048 ; G06N3/084
摘要:
本发明公开了一种涡旋光通信轨道角动量的模式识别模型的训练方法。将图像输入到待训练的模型提取全局特征;将全局特征输入卷积层生成全局特征表示,生成全局预测分数;通过全局特征和全局预测分数定位对象区域,并生成标签注意力图,学习标签区域相关性生成预测分数;将对象区域输入模型提取局部特征;将局部特征输入卷积层生成局部特征表示,生成局部预测分数;将标签区域相关性的预测分数与局部预测分数聚合,得到最终的局部预测分数;通过全局预测分数和最终的局部预测分数计算损失,使用反向传播进行优化,得到最终模型。分类结果取全局预测分数和最终的局部预测分数中每个类别预测分数的最大值,从而能够识别混合多模式涡旋光束轨道角动量。