[發明專利]一種基于對數極空間卷積對數據進行處理的方法

有效

• 申請號: 202110239690.6
• 申請日: 2021-03-04
• 公開（公告）號: CN113011561B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 蘇冰;文繼榮
• 申請（專利權）人: 中國人民大學
• 主分類號: G06N3/0464
• 分類號: G06N3/0464;G06N3/08;G06F17/15
• 代理公司: 北京紀凱知識產權代理有限公司 11245
• 代理人: 冀志華

1.一種基于對數極空間卷積對數據進行處理的方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)構建基于對數極空間的卷積核；

2)判斷是否存在常規卷積神經網絡，若不存在，則進入步驟3)，否則，進入步驟4)；

3)以步驟1)中構建的基于對數極空間卷積核為基礎構建卷積層，進而構建新的卷積神經網絡，并將輸入圖像或特征圖輸入新的卷積神經網絡進行數據處理得到輸出特征圖；

4)利用步驟1)中構建的基于對數極空間的卷積核替換常規卷積網絡中的卷積核，并將輸入圖像或特征圖輸入替換后的常規卷積網絡中，通過對數極空間池化操作，用常規卷積實現對數極空間卷積，得到輸出特征圖。

2.如權利要求1所述的一種基于對數極空間卷積對數據進行處理的方法，其特征在于：所述步驟1)中，構建基于對數極空間的卷積核時，包括以下步驟：

1.1)確定LPSC核的局部感受野及其超參數，所述局部感受野采用圓形對數極空間，所述圓形對數極空間的超參數包括：卷積核半徑為R，卷積核大小為2R+1，距離級別數為L_r，方向級別數為L_θ，距離增長率為g；

1.2)在對數極坐標空間中，將步驟1.1)中的局部感受野均勻地劃分為L_r×L_θ個區域；

1.3)為步驟1.2)中的各個區域分配一個權重參數W(l，m)，使得落入相同區域的輸入圖像或特征圖的所有像素共享相同的權重，并為中心像素分配一個額外的單獨權重W(0，0)；

1.4)基于各區域中的最大的一個像素值N_l，m對步驟1.3)中確定的各區域的權重參數W(l，m)進行規范，得到各個區域的最終權重。

3.如權利要求2所述的一種基于對數極空間卷積對數據進行處理的方法，其特征在于：所述步驟1.2)中，將步驟1.1)中的局部感受野均勻地劃分為L_r×L_θ個區域的方法，包括以下步驟：

1.2.1)將輸入圖像或特征圖X在Δ范圍內的所有像素根據其到中心位置的相對平方距離，劃分為L_r個級別，其中，Δ＝[c_h-R，c_h+R]×[c_w-R，c_w+R]，(c_h，c_w)為LPSR卷積核的中心位置；

1.2.2)將Δ范圍內的所有位置根據其相對于中心位置的相對方向均勻地劃分為L_θ個級別；

1.2.3)根據所有位置相對中心位置的夾角和平方距離，將卷積核的局部感受野分為L_r×L_θ個區域。

4.如權利要求3所述的一種基于對數極空間卷積對數據進行處理的方法，其特征在于：所述步驟1.2.1)中，L_r個級別中各級別半徑滿足以下公式：

log(R_l+1)-log(R_l)＝log(R_l)-log(R_l-1)＝log(g)

其中，R_l(l＝1，…，L_r)是第l級的半徑；增長率g是控制擴展速度的超參數。

5.如權利要求4所述的一種基于對數極空間卷積對數據進行處理的方法，其特征在于：所述步驟1.2.1)中，級別半徑R_l的范圍為其中，R為卷積核半徑，L_r為距離級別數，g為增長率。

6.如權利要求3所述的一種基于對數極空間卷積對數據進行處理的方法，其特征在于：所述步驟1.2.2)中，將Δ范圍內的所有位置根據其相對于中心的相對方向均勻地劃分為L_θ個級別時，劃分方法為：如果2π(m-1)/L_θ≤θ_i，j＜2πm/L_θ，則位置(i，j)屬于第m級，其中θ_i，j是向量(0，1)到向量(i-c_h，j-c_w)的逆時針角度。