【摘 要】
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在目标检测网络(ObjectNet)和场景识别网络相结合的方法中,由于ObjectNet提取的目标特征和场景网络提取的场景特征的维度和性质不一致,且目标特征中存在影响场景判断的冗余信息,导致场景识别的准确率低。针对这个问题,提出一种改进的结合目标检测的室内场景识别方法。首先,在ObjectNet中引入类转换矩阵(CCM),将ObjectNet输出的目标特征进行转化,使得目标特征的维度与场景特征的维
【机 构】
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苏州科技大学电子与信息工程学院,苏州经贸职业技术学院信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61876121),江苏省高等学校自然科学研究项目(19KJB520054)。
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在目标检测网络(ObjectNet)和场景识别网络相结合的方法中,由于ObjectNet提取的目标特征和场景网络提取的场景特征的维度和性质不一致,且目标特征中存在影响场景判断的冗余信息,导致场景识别的准确率低。针对这个问题,提出一种改进的结合目标检测的室内场景识别方法。首先,在ObjectNet中引入类转换矩阵(CCM),将ObjectNet输出的目标特征进行转化,使得目标特征的维度与场景特征的维度相一致,以此减少特征维度不一致带来的信息丢失;然后采用上下文门控(CG)机制对特征中的冗余信息进行抑制
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