一种基于多尺度注意力机制的车辆重识别方法

    公开(公告)号:CN117079226A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202311053491.1

    申请日:2023-08-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度注意力机制的车辆重识别方法,该方法借助注意力模块能帮助多尺度注意力预测模型聚焦于车辆图像中具有显著性信息的区域,即对车辆图像中重要的局部特征和全局特征进行加权,提高模型的性能和预测准确性。注意力机制的原理是对需要重点关注的信息区域分配较高的权重,对图像内不重要的信息分配较低的权重,并且注意力机制具有增强显著特征和抑制无关特征的特点。本发明的车辆重识别方法在对不同尺度图像进行特征提取时增加了注意力权重分配,从而得到车辆图像中更加显著的特征,利用这些特征可有效提高基于车辆外观图像的车辆重识别的精度。

    一种相干斑模式起伏稳健的SAR图像分类方法

    公开(公告)号:CN112926448A

    公开(公告)日:2021-06-08

    申请号:CN202110209645.6

    申请日:2021-02-24

    Abstract: 本发明公开了一种相干斑模式起伏稳健的SAR图像分类方法,包括:获取待分类SAR图像;将待分类SAR图像输入训练后的SAR图像分类网络得到待分类SAR图像的分类结果,所述训练后的SAR图像分类网络对无相干斑噪声SAR图像以及对应的相干斑噪声SAR图像提取的特征描述矢量相似且分类结果相同。本发明通过正则约束对特征提取部分和分类器部分都做了约束,增强了对于相干斑噪声的鲁棒性。并且,与现有技术相比,无需进行数据增强,也无需设计特定的相干斑滤波方法。

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