公开(公告)号：CN115063655B

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202111655904.4

申请日：2021-12-30

Applicant: 北京航天自动控制研究所

Inventor： 刘晶晶 ,  吕学强 ,  游新冬 ,  韩晶 ,  刘国明

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种融合超列的类激活映射图生成方法，第一步：根据过滤器通道将网络卷积层分为低、中、高区域，并提取每个区域最后一个卷积块作为低、中、高区域三个不同层次的信息；第二步：对d1、d2两个层次的输出特征进行上采样，使其成为低层次的特征维度，然后进行深度拼接，得到特征图，并进行标准化，使其包含的元素范围在[0,1]之间；第三步：将第二步中得到的特征图进行分组批处理，每组特征图采用置信度算法得到每组特征图的置信度；第四步：将所有组的置信度结果进行拼接，得到一个多维向量，对该向量进行软最大(softmax())处理，将结果作为每个特征图的贡献度；第五步：将贡献度与对应的特征图相乘，并将相乘后的特征图相加，获得最终的类激活图。

公开(公告)号：CN115063655A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202111655904.4

申请日：2021-12-30

Applicant: 北京航天自动控制研究所

Inventor： 刘晶晶 ,  吕学强 ,  游新冬 ,  韩晶 ,  刘国明

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种融合超列的类激活映射图生成方法，第一步：根据过滤器通道将网络卷积层分为低、中、高区域，并提取每个区域最后一个卷积块作为低、中、高区域三个不同层次的信息；第二步：对d1、d2两个层次的输出特征进行上采样，使其成为低层次的特征维度，然后进行深度拼接，得到特征图，并进行标准化，使其包含的元素范围在[0,1]之间；第三步：将第二步中得到的特征图进行分组批处理，每组特征图采用置信度算法得到每组特征图的置信度；第四步：将所有组的置信度结果进行拼接，得到一个多维向量，对该向量进行软最大(softmax())处理，将结果作为每个特征图的贡献度；第五步：将贡献度与对应的特征图相乘，并将相乘后的特征图相加，获得最终的类激活图。