公开(公告)号：CN112686137A

公开(公告)日：2021-04-20

申请号：CN202011589547.1

申请日：2020-12-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 邵曦 ,  张暄 ,  鲍秉坤 ,  常月 ,  陈耕耘

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于循环记忆注意力网络的端到端场景分类方法，首先接收输入图片，对图片进行数据预处理，将处理后的图片输入至特征提取模块，提取初始特征；然后将提取到的初始特征输入至注意力定位模块，在初始特征图上得到定位后的核心目标区域；接着通过循环记忆模块回归出下一阶段需要的位置参数和循环记忆每一阶段的注意力区域特征，同时每一次迭代均输出特征所属类别的预测概率，最终得到该图片的场景分类概率；本发明通过有效的损失函数设计，精准地定位到不同的场景目标区域，并利用LSTM网络结构循环记忆特征最后进行分类概率输出；实验在构造数据集Scene 30和公有室内场景数据集MIT Indoor 67，证明了提出的循环记忆注意力网络的有效性。