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[發明專利]一種基于特征圖融合的類激活映射方法及裝置在審

專利信息
申請號: 202210448707.3 申請日: 2022-04-26
公開(公告)號: CN114821258A 公開(公告)日: 2022-07-29
發明(設計)人: 曾春艷;嚴康;王志鋒;萬相奎;馮世雄;孔帥;余琰;夏詩言;李坤 申請(專利權)人: 湖北工業大學
主分類號: G06V10/80 分類號: G06V10/80;G06V10/77;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 魯力
地址: 430068 湖*** 國省代碼: 湖北;42
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 特征 融合 激活 映射 方法 裝置
【權利要求書】:

1.一種基于特征圖融合的類激活映射方法,其特征在于,包括:

將電氣設備圖像輸入至已訓練好的卷積神經網絡提取每一個卷積層的特征圖,并將其融合后輸出一個預測該圖像類別的分數,并計算特征圖相對于分數的梯度;

將得到的梯度進行全局平均池化操作得到權重并將其與對應的特征圖相乘,ReLU操作后得到最后的類激活圖

2.根據權利要求1所述的一種基于特征圖融合的類激活映射方法,其特征在于,提取所有卷積層的特征圖并融合特征圖具體包括:

步驟1.1、提取所有卷積層的特征圖:對于一張給定的電氣設備圖像X0送入模型Y,提取Y中每一個卷積層l的特征圖A,A的第k個特征圖表示為

步驟1.2、融合特征圖:將提取的每一個特征圖融合在一起。

3.根據權利要求1所述的一種基于特征圖融合的類激活映射方法,其特征在于,輸出類別分數并計算其梯度具體包括:

步驟2.1、輸出類別分數:模型Y輸出預測該圖像類別的分數Yc(X0);

步驟2.2、計算梯度:計算特征圖中空間位置(i,j)相對于Yc(X0)分數的梯度

4.根據權利要求1所述的一種基于特征圖融合的類激活映射方法,其特征在于,全局平均池化得到權重具體包括:

步驟3.1、全局平均池化得到權重:將梯度進行全局平均池化操作,得到權重

其中Z表示特征圖的像素數目。

5.根據權利要求1所述的一種基于特征圖融合的類激活映射方法,其特征在于,得到最終類激活圖具體包括:

步驟4.1、得到最終類激活圖:將權重與特征圖線性結合,并進行上采樣和歸一化操作得到最終類激活圖

其中U表示上采樣操作,S表示歸一化操作。

6.一種基于特征圖融合的類激活映射裝置,采用權利要求1至5任意一項所述方法,其特征在于,包括:

第一模塊:將電氣設備圖像輸入至已訓練好的卷積神經網絡提取每一個卷積層的特征圖,并將其融合后輸出一個預測該圖像類別的分數,并計算特征圖相對于分數的梯度;

第二模塊:將得到的梯度進行全局平均池化操作得到權重并將其與對應的特征圖相乘,ReLU操作后得到最后的類激活圖

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