摘要
本方案公开了图像处理与机器学习领域的一种基于注意力机制火焰当量比检测方法,首先构建了一种基于注意力机制的火焰当量比检测模型,实现火焰当量比的端到端检测。该模型通过自动化的特征提取与回归预测功能,避免了传统方法中繁琐的手动特征提取步骤,从而提高了测量的效率和准确性。利用深度学习构建的当量比检测模型能自动从彩色相机RGB‑2D图像中提取特征并进行回归预测,避免了复杂的手工特征提取工程。
技术关键词
卷积神经网络回归模型
注意力机制
特征提取网络
图像采集单元
数据存储单元
C++编程语言
彩色图像传感器
多核心处理器
数据访问速度
视觉特征
深度学习框架
回调机制
优化器
训练集数据
图形处理器
配置网络
系统为您推荐了相关专利信息
漏洞
智能问答方法
智能问答系统
计算机设备
信息搜索技术
无人机
局部特征提取
RANSAC算法
影像
图像
结构化查询语言
自然语言文本
链接模块
模式
链接数据集
图像处理装置
重构模型
像素点
上采样
图像获取模块
生成方法
地表水
解码器架构
多尺度注意力机制
分辨率遥感数据