公开(公告)号：CN115953592A

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN202310008133.2

申请日：2023-01-04

Applicant: 南京大学

Inventor： 柏业超 ,  查新宇 ,  王琼 ,  唐岚 ,  张兴敢

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于变分自编码器VAE的太赫兹安检图像识别方法，包括将采集的太赫兹安检图像数据输入至变分自编码器中，进行数据的重构；采用DenseNet‑201作为骨干网络，后接双注意力模块(Dual‑Attention)和度量学习模块(Center Loss)，双注意力模块负责引导骨干识别网络关注有用信息和减少不重要信息的权重，以达到改善网络识别性能的作用，度量学习模块通过增加类间距离和减少类内距离解决图像数据之间的特征相似度较高问题，从而提高聚类和泛化、识别性能，并且优化了骨干网络的损失函数；实现太赫兹安检图像数据的增强，降低过度拟合的风险，增强网络的泛化能力，进一步提高网络的识别精度和可靠性。