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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于多尺度注意力約束的目標(biāo)定位方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114202649B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111536372.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/24；該發(fā)明授權(quán)一種基于多尺度注意力約束的目標(biāo)定位方法及系統(tǒng)是由馮迅;宮辰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-15向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于多尺度注意力約束的目標(biāo)定位方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于多尺度注意力約束的目標(biāo)定位方法及系統(tǒng)，方法包括：對(duì)訓(xùn)練圖片進(jìn)行數(shù)據(jù)增廣和縮放，得到多張不同尺度的輸入圖片；根據(jù)輸入圖片利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)分類，得到分類類別；根據(jù)分類類別確定交叉熵?fù)p失函數(shù)；對(duì)多張不同尺度的輸入圖片進(jìn)行融合，確定多張不同尺度的類激活圖；根據(jù)多張不同尺度的類激活圖確定注意力的散度損失函數(shù)和定位結(jié)果；以多張不同尺度的輸入圖片為輸入，以分類類別為輸出，以交叉熵?fù)p失函數(shù)和散度損失函數(shù)為損失函數(shù)，利用隨機(jī)梯度下降法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；將測(cè)試圖片輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到定位信息，本發(fā)明通過對(duì)圖片尺度進(jìn)行處理從而提高目標(biāo)定位的精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多尺度注意力約束的目標(biāo)定位方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多尺度注意力約束的目標(biāo)定位方法，其特征在于，包括：對(duì)訓(xùn)練圖片進(jìn)行數(shù)據(jù)增廣和縮放，得到多張不同尺度的輸入圖片；根據(jù)所述輸入圖片利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)分類，得到分類類別；根據(jù)所述分類類別確定交叉熵?fù)p失函數(shù)；對(duì)多張所述不同尺度的輸入圖片利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合，確定多張不同尺度的類激活圖；根據(jù)多張所述不同尺度的類激活圖確定注意力的散度損失函數(shù)和定位結(jié)果；所述注意力的散度損失函數(shù)的表達(dá)式為： 其中，LKL表示散度損失，n表示輸入圖片數(shù)量，u表示類激活圖中的每個(gè)空間位置，c表示預(yù)測(cè)分類，X表示縮放比例為1的輸入圖片，fu,cX表示從網(wǎng)絡(luò)中提取的類激活圖CAM1，CAMcrf表示類激活圖；以多張所述不同尺度的輸入圖片為輸入，以分類類別為輸出，以所述交叉熵?fù)p失函數(shù)和所述散度損失函數(shù)為損失函數(shù)，利用隨機(jī)梯度下降法對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；將測(cè)試圖片輸入所述訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到定位信息；所述定位信息包括分類類別和定位結(jié)果；所述對(duì)多張所述不同尺度的輸入圖片利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合，確定多張不同尺度的類激活圖，具體包括：根據(jù)多張所述不同尺度的輸入圖片利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成不同尺度的第一類激活圖；將所述不同尺度的第一類激活圖進(jìn)行融合，得到融合類激活圖；將所述融合類激活圖利用全連接條件隨機(jī)場(chǎng)進(jìn)行優(yōu)化，得到多張不同尺度的類激活圖；所述融合類激活圖的表達(dá)式為：CAMfusion＝CAM’0.5+CAM1+CAM’1.5+CAM’24；其中，CAMfusion表示融合類激活圖，CAM’0.5表示縮放比例為0.5的第一類激活圖，CAM1表示縮放比例為1的第一類激活圖，CAM’1.5表示縮放比例為1.5的第一類激活圖，CAM’2表示縮放比例為2的第一類激活圖；所述類激活圖的表達(dá)式為：CAMcrf＝QX；CAMfusion；其中，CAMcrf表示類激活圖，CAMfusion表示融合類激活圖，Q表示全連接條件隨機(jī)場(chǎng)，X表示訓(xùn)練圖片。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人南京理工大學(xué)，其通訊地址為：210094 江蘇省南京市玄武區(qū)孝陵衛(wèi)200號(hào)南京理工大學(xué)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。