摘要
一种基于面向点云的局部语义和跨层级依赖的图像识别方法,其特征在于,包括:1:构建基于面向点云的局部语义和跨层级依赖的图像识别系统;2:图像采集模块采集原始图像数据;3:预处理模块对原始图像数据进行预处理,得到标准数据;4:LCHNet网络中的嵌入层获取标准数据,提升标准数据的特征维度,得到嵌入数据;5‑8:各个特征提取模块对输入数据数据进行特征提取,得到特征数据;9:中介注意力模块进行中介注意力机制计算,得到多层次特征数据;10:加法单元将第四特征数据和多层次特征数据相加,得到综合特征数据;11:图像识别模块对综合特征数据进行图像识别操作,输出图像识别结果。效果:提高了点云模型的泛化能力和特征提取能力。
技术关键词
特征提取模块
图像识别方法
多层次特征
上采样
多层感知器
图像识别模块
层级
语义
原始图像数据
图像识别系统
注意力机制算法
图像分类识别
图像采集模块
信息处理单元
输出端
图像类别
系统为您推荐了相关专利信息
三维模型
三维网络结构
特征提取模块
视频
编码特征
泛化方法
图像特征提取
匹配模块
样本
文本特征向量