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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开基于多方向频带的SwinTransformer的图像分类方法，具体为：首先，选取n张图像作为训练集，获得具有不同方向细节特征的4个小波频带；然后，获得每个方向的小波频带依次经过MDFBST网络stage1学习、stage2学习、stage3学习及stage4学习的自注意力语义矩阵；最后，将获得的整个小波频带的自注意力语义矩阵进行全局平均池化，得到包含整个小波频带信息的特征向量，然后对图像分类。该方法提升了SwinTransformer方法的图像分类精度，且降低了其参数量复杂度。
主权项：1.基于多方向频带的SwinTransformer的图像分类方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，选取n张图像作为训练集，并对训练集中的图像进行一级离散小波变换，获得具有不同方向细节特征的4个小波频带；步骤2，获得每个方向的小波频带经过MDFBST网络stage1学习的自注意力语义矩阵；步骤3，获得每个方向的小波频带经过MDFBST网络stage2学习的自注意力语义矩阵；步骤4，获得每个方向的小波频带经过MDFBST网络stage3学习的自注意力语义矩阵；步骤5，获得整个小波频带经过MDFBST网络stage4学习的自注意力语义矩阵；步骤6，将步骤5获得的整个小波频带的自注意力语义矩阵进行全局平均池化，得到包含整个小波频带信息的特征向量，根据特征向量对图像分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于多方向频带的Swin Transformer的图像分类方法
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