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基于注意力机制的商家招牌分类研究
被引量：
3
1
作者
李兰
郑雨薇
+1 位作者
魏少玮
胡克勇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期305-311,共7页
为解决采用卷积神经网络对商家招牌进行分类时存在特征判别性较差的问题,通过在注意力机制中引入神经网络,提出一种端到端的深度学习卷积神经网络方法。使用卷积注意力模块分别学习通道注意力与空间注意力信息以增强特征的判别性,利用...
为解决采用卷积神经网络对商家招牌进行分类时存在特征判别性较差的问题,通过在注意力机制中引入神经网络,提出一种端到端的深度学习卷积神经网络方法。使用卷积注意力模块分别学习通道注意力与空间注意力信息以增强特征的判别性,利用余弦间隔损失函数增强所提取特征的泛化能力,且可在特征空间中减小类内方差与增大类间间隔。实验结果表明,与基于传统交叉损失函数方法相比,该方法通过将注意力机制模块与余弦间隔损失函数相结合,使得准确率与F1值分别提高2.2和2.0个百分点,达到99.3%和98.6%。
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关键词
端到端的深度学习
卷积神经网络
注意力机制
余弦间隔损失函数
商家招牌分类
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题名
基于注意力机制的商家招牌分类研究
被引量：
3
1
作者
李兰
郑雨薇
魏少玮
胡克勇
机构
青岛理工大学信息与控制工程学院
西安电子科技大学人工智能学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期305-311,共7页
基金
国家自然科学基金“空气质量时空联合重构关键技术研究”(61902205)。
文摘
为解决采用卷积神经网络对商家招牌进行分类时存在特征判别性较差的问题,通过在注意力机制中引入神经网络,提出一种端到端的深度学习卷积神经网络方法。使用卷积注意力模块分别学习通道注意力与空间注意力信息以增强特征的判别性,利用余弦间隔损失函数增强所提取特征的泛化能力,且可在特征空间中减小类内方差与增大类间间隔。实验结果表明,与基于传统交叉损失函数方法相比,该方法通过将注意力机制模块与余弦间隔损失函数相结合,使得准确率与F1值分别提高2.2和2.0个百分点,达到99.3%和98.6%。
关键词
端到端的深度学习
卷积神经网络
注意力机制
余弦间隔损失函数
商家招牌分类
Keywords
end-to-end deep learning
Convolutional Neural Network(CNN)
attention mechanism
cosine interval loss function
classification of business signs
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于注意力机制的商家招牌分类研究
李兰
郑雨薇
魏少玮
胡克勇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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