摘要
本发明提供一种跨视角图像定位的特征提取方法及相关设备,涉及网络空间测绘技术领域。该方法包括:步骤1:将卫星图像转换为地面视角图像;步骤2:将所述地面视角图像输入至特征提取器,提取得到局部特征;步骤3:将所述局部特征输入至全局空间关系感知注意力模块,学习特征的空间位置和结构信息,生成注意力加权特征;步骤4:利用局部聚合向量的Sinkhorn算法将所述注意力加权特征聚合表示为表示整张图像的全局特征。本发明可以提升跨视角图像定位的特征提取模型的鲁棒性和泛化性。
技术关键词
地面视角图像
注意力
特征提取方法
加权特征
特征提取器
Sigmoid函数
转换后图像
学习特征
网络空间测绘技术
关系
矩阵
非暂态计算机可读存储介质
特征提取系统
元素
模块
特征提取模型
处理器
算法
系统为您推荐了相关专利信息
长短期记忆网络
加权特征
双向长短期记忆
节点
卡方统计量
动态神经网络
控温方法
材料导热系数
修正神经网络
注意力
欺诈识别方法
时空注意力机制
节点
欺诈检测
在线增量学习
电缆故障检测系统
传感器阵列
信号处理模块
反演算法
特高频局部放电传感器