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基于三維注意力機制的車(chē)輛重識別算法
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中國海洋大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)部

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國家重點(diǎn)研發(fā)計劃


Vehicle Recognition Algorithm Based on 3D Attention Mechanism
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    摘要:

    為解決套牌車(chē)識別難度大的問(wèn)題,利用深度學(xué)習的技術(shù),基于ResNet-50,結合通道注意力機制和位置注意力機制,設計了一種三維注意力機制對近似車(chē)輛進(jìn)行精確識別;當前大部分注意力算法都關(guān)注于一維的通道注意力和二維的位置注意力,而處理的圖像是三維的,這些注意力機制不能將注意力集中在所有需要關(guān)注的區域,造成部分關(guān)鍵信息遺失;該三維注意力機制在多種視覺(jué)任務(wù)下均有很好的效果,在Cifar100數據集上,相比SENet有1.12%的提升,在PKU VehicleID數據集上,相比SENet平均有2%的提升。

    Abstract:

    In order to solve the problem of the difficulty in recognizing the fake-licensed vehicles, this paper uses deep learning technology and combines channel attention mechanism and position attention mechanism based on RESNET-50 to design a three-dimensional attention mechanism for accurate identification of similar vehicles. At present, most attention algorithms focus on one-dimensional channel attention and two-dimensional positional attention, while images are processed in three dimensions. Therefore, these attention mechanisms cannot focus on all areas requiring attention, resulting in the loss of some key information. The three-dimensional attentional mechanism works well in a variety of visual tasks, with a 1.12 per cent improvement over SENet on the Cifar100 dataset, and a 2 per cent improvement over SENet on average on the PKU VehicleID dataset.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

方彥策,張宏江,謝雨成,劉培順.基于三維注意力機制的車(chē)輛重識別算法計算機測量與控制[J].,2022,30(7):194-200.

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  • 收稿日期:2022-03-26
  • 最后修改日期:2022-04-06
  • 錄用日期:2022-04-07
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2022-07-19
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