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基于注意力的CNN类别激活图生成方法[发明专利]

一、背景与意义

(1)随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）在图像识别、图像分类等领域取得了显著成果。然而，传统的CNN模型在解释性和可解释性方面存在不足，难以直观地理解模型内部的决策过程。为了提高模型的可解释性，研究者们提出了多种激活图生成方法，旨在揭示模型在处理图像时对各个像素的响应程度。近年来，基于注意力的方法在图像处理领域得到了广泛关注，其核心思想是通过注意力机制来强调图像中重要的特征区域，从而提高模型的识别准确性和鲁棒性。

(2)在众多激活图生成方法中，类别激活图（ClassActivationMaps,CAMs）因其直观性和实用性而备受关注。CAMs能够将模型对图像的分类决策过程可视化，揭示模型对图像中各个区域的关注程度。然而，传统的CNN模型在生成CAMs时，往往忽略了图像中的局部特征和上下文信息，导致生成的激活图不够精细和准确。此外，由于CNN模型内部存在大量的非线性变换，使得直接从模型中提取出具有明确物理意义的激活图变得困难。

(3)为了解决上述问题，本文提出了一种基于注意力的CNN类别激活图生成方法。该方法首先通过引入注意力机制，对图像中的特征区域进行加权，增强模型对重要特征的敏感性。接着，结合全局平均池化（GlobalAveragePooling,GAP）操作，将特征图转换为全局特征表示。最后，通过设计一个特殊的卷积层，将全局特征与原始图像的像素空间进行对应，生成具有明确物理意义的类别激活图。实验结果表明，与传统的激活图生成方法相比，该方法在保持高识别准确率的同时，显著提高了激活图的解释性和可视化效果。以ResNet-50模型在CIFAR-10数据集上的实验为例，本文提出的方法在准确率达到91.2%的同时，生成的激活图能够清晰地展示模型对图像各个区域的关注程度，为图像理解和分析提供了有力支持。

二、基于注意力的CNN类别激活图生成方法

(1)本发明提出了一种基于注意力的CNN类别激活图生成方法，旨在提高CNN模型的可解释性。该方法首先通过在CNN模型中引入注意力模块，实现特征图的空间注意力，以增强模型对图像中重要区域的关注。具体地，注意力模块采用全局平均池化（GAP）将特征图转换为全局特征向量，并通过全连接层和Sigmoid激活函数将其映射到一个可学习的注意力权重图。该权重图能够捕捉到图像中与特定类别相关的特征区域，从而引导模型更加关注这些区域。

(2)在注意力权重图的基础上，本发明进一步提出了一种改进的类别激活图生成方法。该方法首先将注意力权重图与原始特征图进行元素级相乘，以增强重要特征区域的响应。然后，对乘积后的特征图进行全局平均池化，得到类别对应的特征向量。接着，通过一个卷积层将特征向量映射回原始图像的像素空间，生成最终的类别激活图。在这个过程中，卷积层的权重是通过优化过程学得的，以确保激活图能够准确地反映模型对图像的决策过程。

(3)为了进一步提高激活图的准确性和鲁棒性，本发明引入了自适应的激活图调整策略。该策略通过分析注意力权重图中各个像素的响应强度，动态调整每个像素的激活值。具体而言，当注意力权重图中某个像素的响应强度较高时，该像素在激活图中的激活值会被相应地增强；反之，当响应强度较低时，激活值会被抑制。这种自适应调整机制有助于消除噪声和无关特征的影响，使激活图更加专注于图像中的重要信息。实验表明，与传统的激活图生成方法相比，本发明的方法在多个图像分类数据集上均取得了显著的性能提升，尤其是在复杂背景和低光照条件下的图像识别任务中，能够有效提高模型的准确性和鲁棒性。

三、实验与结果分析

(1)为了验证本文提出的基于注意力的CNN类别激活图生成方法的有效性，我们选取了CIFAR-10、MNIST和ImageNet三个具有代表性的数据集进行实验。在CIFAR-10数据集上，我们采用了ResNet-50作为基础网络结构，实验结果显示，该方法在保持模型识别准确率在92%以上的同时，生成的激活图能够直观地揭示模型对图像各个区域的关注程度。例如，在处理飞机图像时，激活图高亮显示了飞机的机翼和尾部区域，这与模型对飞机这一类别的识别决策一致。

(2)在MNIST数据集上，我们使用LeNet-5作为基础网络，通过本发明的方法生成的激活图同样展示了优异的性能。在识别手写数字图像时，激活图能够准确地标识出数字的笔画和形状，这有助于理解模型在识别过程中的关键信息。此外，我们对图像进行了随机遮挡实验，结果显示，即使部分数字被遮挡，本发明的方法仍然能够生成准确的激活图，这进一步证明了方法对遮挡鲁棒性的有效性。

(3)在ImageNet数据集上，我们选择了ResNet-50和Inception-v3两种不同的网络结构进行实验。实验结果