[发明专利]基于卷积和自注意机制神经网络的织物颜色识别方法在审
申请号: | 202310549202.0 | 申请日: | 2023-05-16 |
公开(公告)号: | CN116778191A | 公开(公告)日: | 2023-09-19 |
发明(设计)人: | 邵一鸣;罗钇凯;邬臻林;俞可扬;沈启承;王郅祺;高义雄;林璐凝;胡杰;吴子朝;章国道 | 申请(专利权)人: | 杭州电子科技大学 |
主分类号: | G06V10/56 | 分类号: | G06V10/56;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G06N20/00 |
代理公司: | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人: | 汤明 |
地址: | 310018 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 基于卷积和自注意机制神经网络的织物颜色识别方法,属于图像识别技术领域。本发明提出一种全新的基于卷积神经网络的颜色预测模型CSAM,卷积层和注意层按原则穿插叠加,很好地提高了模型的泛化能力、容量和效率;通过考虑原始输入图像与一组参考彩色图像之间的差异,并在色差域对输入图像进行RGB编码,提取织物图像中的颜色识别特征,然后采用一种集成式的卷积神经网络架构,最后通过卷积层和最大池化层的特征计算降维后通过softmax激活函数的密集层,对各个分类器的预测结果加权平均,对织物颜色进行有效的分类预测。本发明采用了全新的神经网络架构,显著地提高织物颜色识别的识别成功率和准确率,且拥有良好的可移植性和泛用性。 | ||
搜索关键词: | 基于 卷积 注意 机制 神经网络 织物 颜色 识别 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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