典型文献
基于注意力机制的视觉位置识别方法
文献摘要：
针对现有的视觉位置识别方法在图像外观变化和视角变化时准确性和鲁棒性表现不佳的问题,提出了一个与注意力机制结合的视觉位置识别方法.首先,采用在大型位置数据集上预训练的卷积神经网络HybridNet提取特征.然后,运用上下文注意力机制对图像不同区域分配权重值,构建基于多层卷积特征的注意力掩码.最后,将掩码与卷积特征结合,构建融合注意力机制的图像特征描述符,从而提高特征的鲁棒性.在两个典型位置识别数据集上做测试实验,结果表明结合注意力机制的方法可以有效区分图像中与位置识别有关的区域和无关的区域,提高在外观变化和视角变化场景中识别的准确性和鲁棒性.
文献关键词：
图像处理;位置识别;注意力机制;卷积神经网络;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
戴天虹;杨晓云;宋洁绮
作者机构：
东北林业大学 机电工程学院,哈尔滨150040
文献出处：
引用格式：
[1]戴天虹;杨晓云;宋洁绮-.基于注意力机制的视觉位置识别方法)[J].哈尔滨理工大学学报,2022(02):63-68
A类：
HybridNet
B类：
注意力机制,视觉位置识别,外观变化,位置数据,预训练,提取特征,上下文注意力,区域分配,分配权重,权重值,卷积特征,掩码,特征结合,图像特征,特征描述符,典型位置,别数,测试实验
AB值：
0.287761
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