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基于低秩双线性池化注意力网络的舰船目标识别
被引量:
3
1
作者
关欣
国佳恩
衣晓
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期1305-1314,共10页
针对多模态舰船图像融合识别质量不高等问题,构建了一种端到端的低秩双线性池化注意力网络。首先对各模态原始特征向量基于跨模类别中心进行注意力加权重构,使不同模态特征更好地关注公共类别信息;然后采用双线性池化捕获不同模态图像...
针对多模态舰船图像融合识别质量不高等问题,构建了一种端到端的低秩双线性池化注意力网络。首先对各模态原始特征向量基于跨模类别中心进行注意力加权重构,使不同模态特征更好地关注公共类别信息;然后采用双线性池化捕获不同模态图像的交互信息,并引入权重低秩分解降低网络参数规模;最后依靠特征级联实现模态信息的交互与互补,并设计联合损失提升网络跨模态融合识别效果。实验结果表明,相比现有融合方法,所提方法可有效提升多模态遥感舰船图像的融合识别效果,在公开的遥感舰船数据集上取得了较高的识别准确率。
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关键词
舰船识别
双线性池化
跨模类别中心
注意力加权
跨
模
联合损失
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职称材料
题名
基于低秩双线性池化注意力网络的舰船目标识别
被引量:
3
1
作者
关欣
国佳恩
衣晓
机构
海军航空大学
中国人民解放军
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期1305-1314,共10页
基金
国防科技卓越青年科学基金(2017-JCJQ-ZQ-003)
泰山学者工程专项经费(ts 201712072)资助课题。
文摘
针对多模态舰船图像融合识别质量不高等问题,构建了一种端到端的低秩双线性池化注意力网络。首先对各模态原始特征向量基于跨模类别中心进行注意力加权重构,使不同模态特征更好地关注公共类别信息;然后采用双线性池化捕获不同模态图像的交互信息,并引入权重低秩分解降低网络参数规模;最后依靠特征级联实现模态信息的交互与互补,并设计联合损失提升网络跨模态融合识别效果。实验结果表明,相比现有融合方法,所提方法可有效提升多模态遥感舰船图像的融合识别效果,在公开的遥感舰船数据集上取得了较高的识别准确率。
关键词
舰船识别
双线性池化
跨模类别中心
注意力加权
跨
模
联合损失
Keywords
ship recognition
bilinear pooling
cross-modal category center
attention weighting
cross-modal joint loss
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于低秩双线性池化注意力网络的舰船目标识别
关欣
国佳恩
衣晓
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2023
3
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