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发明

基于注意力机制的多尺度特征融合星图识别方法和装置2025

2024-04-07 07:26:06 发布于四川 0
  • 申请专利号：CN202311742615.7
  • 公开（公告）日：2025-03-25
  • 公开（公告）号：CN117830701A
  • 申请人：武汉大学
摘要：本发明公开了基于注意力机制的多尺度特征融合星图识别方法和装置，在训练基于深度学习星图识别模型时，提取卷积神经网络前馈计算过程中产生的多尺度特征图，形成多尺度特征层次金字塔结构。此外，利用基于注意力机制的多尺度特征融合方法替换传统的简单线性融合操作，按照网络深度自顶向下地对所提取多尺度特征图做逐层融合。融合过程中使用多尺度注意力模块，该模块在通道注意力机制过程中实现，可沿通道维度聚合多尺度上下文信息，更好地融合语义和尺度不一致的特征。本发明考虑到深空环境中的恒星分布可能呈现多种尺度的情况，同时强调分布更全局的恒星星群和分布更局部的恒星星群，提高模型在真实深空场景的极端尺度变化下识别星图的精度。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117830701 A (43)申请公布日 2024.04.05 (21)申请号 202311742615.7 (22)申请日 2023.12.15 (71)申请人 武汉大学 地址 430072 湖北省武汉市武昌区八一路 299号 (72)发明人 涂志刚　刘雁芸　鄢建国　 (74)专利代理机构 武汉科皓知识产权代理事务 所(特殊普通合伙) 42222 专利代理师 王琪 (51)Int.Cl. G06V 10/764 (2022.01) G06V 10/42 (2022.01) G06V 10/80 (2022.01) G06V 10/82 (2022.01) G06N 3/0464 (2023.01) 权利要求书3页 说明书7页 附图2页 (54)发明名称 基于注意力机制的多尺度特征融合星图识 别方法和装置 (57)摘要 本发明公开了基于注意力机制的多尺度特 征融合星图识别方法和装置，在训练基于深度学 习星图识别模型时，提取卷积神经网络前馈计算 过程中产生的多尺度特征图，形成多尺度特征层 次金字塔结构。此外，利用基于注意力机制的多 尺度特征融合方法替换传统的简单线性融合操 作，按照网络深度自顶向下地对所提取多尺度特 征图做逐层融合。融合过程中使用多尺度注意力 模块，该模块在通道注意力机制过程中实现，可 沿通道维度聚合多尺度上下文信息，更好地融合 语义和

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