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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明为一种新型基于信息熵采用池化和高斯上采样的加权特征融合CAM方法。首先，针对目标层的特征图和梯度矩阵，通过引入池化操作过滤噪声信息，并基于高斯上采样解决图像特征低分辨率问题，以获得激活图的不同尺度激活图；然后，利用图像信息熵求解不同尺度激活图的信息贡献占比，再通过对不同尺度激活图加权平均获得优化的激活图像；最后，将优化的激活图和对应权重加权求和，以输出更加精确、高效的显著图。通过实践与分析可知，本申请的WPG‑CAM方法能够有效消除显著图中的噪声，在综合指标上优于其他CAM方法，能够提供更加精确和更高细粒度的类映射图像。
主权项：1.一种新型基于信息熵采用池化和高斯上采样的加权特征融合CAM方法，其特征在于，包括以下步骤：将原始输入图片进行图片预处理，得到预处理后的输入图片；将所述输入图片输入图像分类模型，保存模型判断图片最大类别索引为指定目标索引的图片进行前向传播，得到特征图；从目标卷积层中提取得到所述特征图对应的特征图集合；针对指定目标索引将所述特征图进行反向传播，并从目标卷积层中提取所述特征图对应的梯度矩阵集合；针对所述特征图集合中的每张激活图进行高斯上采样和池化操作得到放大和缩小后的特征图集合，以获得三种不同尺度的激活图集合；基于信息熵将三种不同尺度的激活图集合的信息融合，得到优化的激活图集合；将优化的激活图集合和梯度矩阵集合上采样到原始输入图片分辨率，并按通道顺序累加后取平均，得到融合后特征图和融合后梯度矩阵；将融合后梯度矩阵进行全局平均池化以作为权重；将所述权重和融合后特征图按通道顺序对应相乘，得到初始掩膜集合；将通道数平均划分为G组，将初始掩膜集合的初始掩膜按照通道相邻原则分组并累加得到掩膜，并将掩膜进行归一化处理，得到归一化处理后的掩膜M′l；将输入图片进行高斯模糊后得到高斯模糊图片并将输入图片I、归一化处理后的掩膜M′l、高斯模糊图片按照计算公式计算得到扰动图片I′l；将扰动图片I′l和高斯模糊图片输入图像分类模型中，获得目标类别索引的概率分数和掩膜权重将所述掩膜权重和归一化处理后的掩膜M′l线性加权组合，并经过归一化得到显著图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种新型基于信息熵采用池化和高斯上采样的加权特征融合CAM方法
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