摘要
本发明提供一种基于元注意力机制的火星表面岩石分类系统和方法,涉及图像分类识别技术领域。本发明提供的系统通过为神经网络模型配置元注意力机制,以为火星图像的每个图像块分配注意力掩码,以实现对神经网络模型的每个transformer单元的自注意力值进行调整。同时元注意力机制还能够确定每个神经元对应的权重值,并通过权重值调整神经网络模型的前馈神经网络的权重矩阵,这样一来,在面对不同的火星岩石分类任务时,能够有效提升分类精度,并且,由于部署在火星的计算设备的资源有限,本系统能够避免模型在面对不同的分类任务和不同种类的岩石区域时,进行大规模的参数调节和模型再训练,节约计算资源和时间。
技术关键词
前馈神经网络
神经网络模型
图像获取模块
注意力机制
图像块
模型训练模块
训练样本集
分类系统
图像分类识别技术
矩阵
岩石分类方法
关系
层级
镜像
输入端
参数
资源
精度
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眼底图像分类方法
图像编码器
多模态
图像分类模型
信息熵
分布式计算框架
任务调度器
分布式文件系统
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节点
分类方法
主动学习算法
主动学习策略
玻璃表面缺陷检测
图像预处理方法
地名识别方法
面向中文
地名词典
文本
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