公开(公告)号：CN112287989B

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN202011127714.0

申请日：2020-10-20

申请人： 武汉大学 ,  国网浙江省电力有限公司 ,  国网浙江省电力有限公司信息通信分公司

发明人： 肖志峰 ,  万桥 ,  邵炜平 ,  杨鸿珍 ,  王志强 ,  凌芝 ,  毛秀伟 ,  贺家乐 ,  王艳艳 ,  郑星航 ,  赵建朋 ,  王凌

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明设计了一种基于通道域和空间域自注意力机制的深度卷积神经网络，该深度神经网络模型同时对通道域和空间域的特征进行注意力的权重分配。该网络模型的主要特点是在常规的卷积神经网络结构中加入了通道域模块和空间域模块，分别对特征在通道和空间进行注意力权重的自适应分配。实验表明，本发明方法跟常规的遥感影像场景分类方法相比，能够取得更高的分类准确率。

公开(公告)号：CN112287989A

公开(公告)日：2021-01-29

申请号：CN202011127714.0

申请日：2020-10-20

申请人： 武汉大学 ,  国网浙江省电力有限公司 ,  国网浙江省电力有限公司信息通信分公司

发明人： 肖志峰 ,  万桥 ,  邵炜平 ,  杨鸿珍 ,  王志强 ,  凌芝 ,  毛秀伟 ,  贺家乐 ,  王艳艳 ,  郑星航 ,  赵建朋 ,  王凌

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明为一种基于自注意力机制的航空影像地物分类方法，设计了一种基于通道域和空间域自注意力机制的深度卷积神经网络，该深度神经网络模型同时对通道域和空间域的特征进行注意力的权重分配。该网络模型的主要特点是在常规的卷积神经网络结构中加入了通道域模块和空间域模块，分别对特征在通道和空间进行注意力权重的自适应分配。实验表明，本发明方法跟常规的遥感影像场景分类方法相比，能够取得更高的分类准确率。