公开(公告)号：CN111914107B

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202010746717.6

申请日：2020-07-29

Applicant: 厦门大学

Inventor： 赵万磊 ,  林界 ,  王菡子

IPC: G06F16/53 ,  G06F16/55 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于多通道注意力区域扩展的实例检索方法，涉及图像检索技术领域。首先提出多通道注意力区域扩展模块，在网络训练中仅依赖图像类别标签，从多个通道进行注意力区域扩展操作，分别实现对图像中的多个实例进行相对完整的定位。根据定位进行特征提取的过程中，引入多分支联合训练，在提取特征时保留原信息，并进一步获得深层语义信息，增强特征的判别力。不同于已有的技术，只依赖图像类别标签训练卷积神经网络，基于类激活图和注意力区域扩展模块对图像中实例进行定位的同时，提取具有判别性的实例特征用于实例检索。可应用到电商网站的在线购物、视频媒体的智能化检索等现实场景。

公开(公告)号：CN111914107A

公开(公告)日：2020-11-10

申请号：CN202010746717.6

申请日：2020-07-29

Applicant: 厦门大学

Inventor： 赵万磊 ,  林界 ,  王菡子

IPC: G06F16/53 ,  G06F16/55 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于多通道注意力区域扩展的实例检索方法，涉及图像检索技术领域。首先提出多通道注意力区域扩展模块，在网络训练中仅依赖图像类别标签，从多个通道进行注意力区域扩展操作，分别实现对图像中的多个实例进行相对完整的定位。根据定位进行特征提取的过程中，引入多分支联合训练，在提取特征时保留原信息，并进一步获得深层语义信息，增强特征的判别力。不同于已有的技术，只依赖图像类别标签训练卷积神经网络，基于类激活图和注意力区域扩展模块对图像中实例进行定位的同时，提取具有判别性的实例特征用于实例检索。可应用到电商网站的在线购物、视频媒体的智能化检索等现实场景。