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公开(公告)号：CN118196731B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410605567.5
申请日：2024-05-16
Applicant: 华侨大学 , 厦门松霖科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于通道与空间量子注意力学习的车辆再辨识方法及装置，涉及车辆再辨识领域，包括：利用深度网络从车辆图像中提取车辆的特征映射；设计通道量子注意力学习分支和空间量子注意力学习分支，分别对残差模块输出的特征映射学习通道量子注意力掩码和空间量子注意力掩码，并将两种注意力掩码融合为通道‑空间复合量子注意力掩码，用于增强车辆的特征映射，使深度网络能够更全面捕捉特征映射中的重要特征。本发明利用量子叠加与纠缠特性实现车辆注意力学习，能够提高特征学习效果，改善车辆再辨识的准确率，解决了传统机器学习模型难以学习这些复杂的非线性关系的问题。
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公开(公告)号：CN117456561B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311779478.4
申请日：2023-12-22
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N10/20 , G06N10/60
Abstract: 本发明公开一种基于部件量子学习的行人再辨识方法，涉及量子计算、人工智能领域，包括：用深度神经网络从行人图像中提取特征映射，并用自适应空间平均池化把特征映射分解为多个部件特征；用多分支通道型量子卷积网络，每个分支对应从一个部件特征上进行量子学习，获得部件量子特征；把所有部件量子特征求和并输入通道型量子卷积网络进行部件量子特征融合，获得最终的行人特征向量，用于行人再辨识。本发明利用量子叠加与纠缠特性实现行人特征学习，能提高特征学习效果，进而提升行人再辨识的准确率。
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公开(公告)号：CN117456561A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311779478.4
申请日：2023-12-22
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N10/20 , G06N10/60
Abstract: 本发明公开一种基于部件量子学习的行人再辨识方法，涉及量子计算、人工智能领域，包括：用深度神经网络从行人图像中提取特征映射，并用自适应空间平均池化把特征映射分解为多个部件特征；用多分支通道型量子卷积网络，每个分支对应从一个部件特征上进行量子学习，获得部件量子特征；把所有部件量子特征求和并输入通道型量子卷积网络进行部件量子特征融合，获得最终的行人特征向量，用于行人再辨识。本发明利用量子叠加与纠缠特性实现行人特征学习，能提高特征学习效果，进而提升行人再辨识的准确率。
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公开(公告)号：CN118196731A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410605567.5
申请日：2024-05-16
Applicant: 华侨大学 , 厦门松霖科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于通道与空间量子注意力学习的车辆再辨识方法及装置，涉及车辆再辨识领域，包括：利用深度网络从车辆图像中提取车辆的特征映射；设计通道量子注意力学习分支和空间量子注意力学习分支，分别对残差模块输出的特征映射学习通道量子注意力掩码和空间量子注意力掩码，并将两种注意力掩码融合为通道‑空间复合量子注意力掩码，用于增强车辆的特征映射，使深度网络能够更全面捕捉特征映射中的重要特征。本发明利用量子叠加与纠缠特性实现车辆注意力学习，能够提高特征学习效果，改善车辆再辨识的准确率，解决了传统机器学习模型难以学习这些复杂的非线性关系的问题。
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