申请/专利权人：浙江大学

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117743741A

主分类号：G06F17/16

分类号：G06F17/16;G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明提供了一种基于矩的通道注意力方法，包括以下步骤：基于广义矩聚合方法构建矩向量；使用交叉矩卷积方法进行矩向量融合；最后进行通道规整。本发明针对通道注意力方法中通道表征不足问题，提出了用广义矩聚合方法来表征模型的通道，并构建了交叉矩卷积方法进行矩向量的融合。该方法即插即用，直接放置于卷积神经网络模型中，提升模型的性能。本发明有效地提升了模型的矩表征能力和局部通道交互能力，可以广泛应用于图片分类、目标检测等多个重要研究和领域。

主权项：1.一种基于矩的通道注意力方法，其特征在于，包括如下步骤：对于卷积神经网络模型，设其特征图为X，S1：以X为输入，基于广义矩聚合方法构建矩向量；S2：使用交叉矩卷积方法进行矩向量融合得到融合矩向量F；S3：融合后的矩向量F利用元素积方式对X进行通道规整得到输出Y，完成基于矩的通道注意力方法；S4：基于矩的通道注意力方法MCA是一种即插即用的方法，放置在骨干模型的每个模块的结束位置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种基于矩的通道注意力方法

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