基于双分支协同解耦网络的船舶细粒度分类方法与系统

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正文
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基于双分支协同解耦网络的船舶细粒度分类方法与系统
申请号:CN202510977909
申请日期:2025-07-16
公开号:CN120997561A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本申请公开了基于双分支协同解耦网络的船舶细粒度分类方法。该方法包括:将船舶图像输入到船舶细粒度分类网络中,得到船舶分类结果;船舶细粒度分类网络包括特征提取器、多语义协同注意力模块和异步特征解耦模块,船舶细粒度分类网络的处理过程包括:将数据增强后的船舶图像输入到特征提取器中进行特征提取得到初步双视图特征图;将初步双视图特征图输入到多语义协同注意力模块中进行空间编码和通道自注意力,得到强化特征图;将强化特征图输入到异步特征解耦模块中进行特征分离和特征聚合,再通过全连接层得到船舶细粒度分类结果。本申请较好的应对了船舶细粒度分类任务中背景复杂与外观易混淆的挑战,提升了船舶细粒度分类的精度。
技术关键词
细粒度分类方法 强化特征 船舶 语义协同 注意力 网络 模块 图像 多尺度特征提取 特征提取器 分支 压缩特征 通道 生成特征向量 矩阵 输出特征 样本 编码
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