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申请/专利权人：山东交通学院
摘要：本发明涉及计算机技术领域，具体地涉及一种基于邻域和网格注意力机制的卷积神经网络，所述卷积神经网络将res_conv4_1残差块的后续部分划分为三个分支：全局分支、局部分支一和局部分支二；所述全局分支嵌入网格关系指导GRG模块，将目标像素处的注意力分散到多个网格，并促使网格内的像素进行交互来学习像素间的全局依赖关系；所述局部分支二嵌入邻域关系指导NRG模块，将目标像素与最近邻像素进行交互来捕获最近邻像素间的成对依赖关系，捕获最近邻像素间的相关性信息。本发明能够充分学习输入特征图的局部细节信息，获得更丰富和多样化的特征表示。
主权项：1.一种基于邻域和网格注意力机制的卷积神经网络，其特征在于：所述卷积神经网络以ResNet-50的res_conv4_2之前的残差块作为骨干网络，将res_conv4_1残差块的后续部分划分为三个分支：全局分支、局部分支一和局部分支二，所述全局分支用于提取输入特征图中鉴别性的全局特征；所述全局分支嵌入网格关系指导GRG模块，GRG模块将特征图划分为多个网格，然后通过网格间的交互生成成对依赖关系，使用压缩和归一化生成注意力权重，并通过点乘操作将注意力权重加权到特征图内的所有像素，得到GRG模块的输出特征图；所述局部分支二嵌入邻域关系指导NRG模块，NRG模块将每个像素的注意力范围定位到其最近邻域，并将目标像素与其最近邻的像素进行交互生成成对依赖关系，然后通过降维和归一化来生成注意力图，最后将注意力图与原始特征图进行点积完成加权操作，得到NRG的输出特征图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东交通学院 一种基于邻域和网格注意力机制的卷积神经网络
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