一种涡旋光通信轨道角动量的模式识别模型的训练方法

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一种涡旋光通信轨道角动量的模式识别模型的训练方法
申请号:CN202410863034
申请日期:2024-06-28
公开号:CN118709090A
公开日期:2024-09-27
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种涡旋光通信轨道角动量的模式识别模型的训练方法。将图像输入到待训练的模型提取全局特征;将全局特征输入卷积层生成全局特征表示,生成全局预测分数;通过全局特征和全局预测分数定位对象区域,并生成标签注意力图,学习标签区域相关性生成预测分数;将对象区域输入模型提取局部特征;将局部特征输入卷积层生成局部特征表示,生成局部预测分数;将标签区域相关性的预测分数与局部预测分数聚合,得到最终的局部预测分数;通过全局预测分数和最终的局部预测分数计算损失,使用反向传播进行优化,得到最终模型。分类结果取全局预测分数和最终的局部预测分数中每个类别预测分数的最大值,从而能够识别混合多模式涡旋光束轨道角动量。
技术关键词
模式识别模型 卷积神经网络模型 光通信 注意力 sigmoid函数 光束轨道角动量 Sigmoid函数 生成标签 图像全局特征 节点特征 分类器参数 线性分类器 对象 元素 状态更新 多模式
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