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2023-06-01 发布于四川
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一种融入注意力的残差网络表情识别方法.pdf

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本发明提供的一种融入注意力的残差网络表情识别方法，对原CBAM进行优化改进，在获取通道重要度权重的策略上，采用特征融合训练的方法，提升了模型的拟合能力，增强了关键性通道特征的表示。将改进后的CBAM融入到ResNet模型的残差学习模块中，与特征提取层以先后串行结构融合构建了新的网络模型RARNet，将注意力模块融入到残差结构中，通过残差网络的捷径连接，避免了因网络深度的加深而出现的网络退化的情况。该模型加深了对表情判别性特征的表示，抑制了不必要特征，以小参数量的增加提升了对表情的特征提取性能。改

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112541409 B (45)授权公告日 2021.09.14 (21)申请号 202011374602.5 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2

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