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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请提供了一种基于交叉关联注意力的少样本拉曼光谱识别方法和装置，该方法包括：利用残差网络对查询集和支持集进行特征提取，得到查询特征和支持特征，所述查询集包括查询拉曼光谱数据，所述支持集包括各个类别对应的支持拉曼光谱数据；利用交叉关联注意力模块对查询特征和支持特征进行处理，得到最终查询特征和最终支持特征；根据最终查询特征和最终支持特征之间的相似度，确定查询集中查询拉曼光谱数据的类别。该方法不需要深度神经网络模型学习大量拉曼光谱数据的特征，只需要利用支持集中的少量支持拉曼光谱数据来识别查询拉曼光谱数据的类别就行，如此，在少样本拉曼光谱数据下实现准确的拉曼光谱识别。
主权项：1.一种基于交叉关联注意力的少样本拉曼光谱识别方法，其特征在于，所述方法包括：利用残差网络对查询集和支持集进行特征提取，得到查询特征和支持特征，所述查询集包括查询拉曼光谱数据，所述支持集包括各个类别对应的支持拉曼光谱数据；利用交叉关联注意力模块对所述查询特征和所述支持特征进行处理，得到最终查询特征和最终支持特征；根据所述最终查询特征和所述最终支持特征之间的相似度，确定所述查询集中查询拉曼光谱数据的类别；其中，所述支持集包括N个类别分别对应的K个支持拉曼光谱数据；利用交叉关联注意力模块对所述查询特征和所述支持特征进行处理，得到最终查询特征和最终支持特征，包括：根据所述查询特征和所述支持特征之间的余弦相似度，构建二维交叉关联矩阵；根据所述二维交叉关联矩阵，确定所述查询特征的第一注意力图和所述支持特征的第二注意力图，所述第一注意力图表征查询特征在第一目标位置与支持特征在不同位置的平均匹配概率，所述第二注意力图表征支持特征在第二目标位置与查询特征在不同位置的平均匹配概率；根据所述查询特征和所述第一注意力图，得到NK个不同视角下的最终查询特征，以及，根据所述支持特征和所述第二注意力图，得到NK个不同视角下的最终支持特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于交叉关联注意力的少样本拉曼光谱识别方法和装置
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