公开(公告)号：CN119832382A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411739376.4

申请日：2024-11-29

Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院

Inventor： 陈然 ,  马骏 ,  徐昊天 ,  马莉 ,  周蠡 ,  贺兰菲 ,  蔡杰 ,  孙利平 ,  廖晓红 ,  张佥 ,  邱丹 ,  郑晗 ,  周慧敏 ,  朱琳红 ,  杨立航 ,  姚思琪 ,  荆琳

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/77 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 链接卷积神经网络与视觉表征网络的方法，包括：获取输入图像，通过卷积神经网络对输入图像进行特征提取，得到具有不同尺度的多尺度特征；通过层次化特征学习对多尺度特征进行线性变换、分割、展平和重组，得到多层次特征表示；通过卷积和最大池化操作，从所述多尺度特征中聚合关键关联信息，得到聚合特征，通过卷积操作将所述聚合特征投射到目标维度，得到多尺度标记输出；采用多头自注意力模型识别所述多层次特征表示，生成自注意力特征表示；根据自注意力特征表示和多尺度标记输出进行图像增强，得到图像块注意力表征，将图像块注意力表征作为ViTs视觉表征网络的输入。本设计能有效结合卷积神经网络的特征提取能力与ViTs的视觉表征能力。