摘要
本发明公开了一种基于多窗口融合自注意力模型的皮带损伤分类方法,包括如下步骤:构建基于多窗口融合自注意力的网络结构,基于多窗口融合自注意力的网络结构由上侧的主干通路和下侧的分支通路组成;将皮带激光图像的特征图输入到所述网络结构中,通过主干通路、分支通路分别提取图像的局部窗口信息及不同级语义特征的跨窗口信息,并在主干通路对提取信息进行融合,生成特定大小的特征图;本发明提供的一种基于多窗口融合自注意力模型的皮带损伤分类方法,该方法基于多窗口融合的自注意力网络通过两条通路分别提取局部窗口信息及不同级语义特征的跨窗口信息,并在主干通过对提取信息进行融合,使得网络即能有效利用图像信息又能大幅度减少计算量。
技术关键词
多窗口
注意力模型
分类方法
网络结构
分支
组合模块
图像
皮带
语义特征
多层感知机
特征信息提取
全局平均池化
激光
残差结构
卷积模块
通道
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地磁信息
匹配导航方法
偏差
深度强化学习技术
数据校正
初始聚类中心
神经网络结构
平坦化层
多分支
学习器
特征提取网络
卷积模块
图像
特征融合网络
训练神经网络模型