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本发明涉及计算机视觉技术领域,具体涉及一种基于全局和局部特征联合约束的跨模态地点识别方法。本发明包括以下步骤:步骤1、分别输入1张彩色图像和红外图像到GLFC‑Net网络模型中;步骤2、利用ResNet50网络和局部分支模块,将步骤1中输入的两种模态的图像生成富含全局性和局部性的共享特征;步骤3、从富含全局性的共享特征中提取对应的全局特征;步骤4、从富含局部性的共享特征中提取对应的局部特征;步骤5、对步骤3获得的全局特征与步骤4获得的局部特征进行全局级别和局部级别联合约束;步骤6、若达到指定的训
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116580287 A (43)申请公布日 2023.08.11 (21)申请号 202310393382.8 G06V 10/44 (2022.01) (22)申请日 2023.04.
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