[发明专利]基于SuperPoint特征的图像分类网络在审
| 申请号： | 201910553727.5 | 申请日： | 2019-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN110263868A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 岳昊嵩;苗津毓;陈伟海;吴星明 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 赵李 |
| 地址： | 100000*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于SuperPoint特征的图像分类网络。该所述基于SuperPoint特征的图像分类网络包括编码层、解码层和全连接层，所述编码层，用于对输入的待分类图像进行编码，输出目标特征图，并将所述目标特征图输入至所述解码层；所述解码层，用于对输入的所述目标特征图进行特征描述，得到所述待分类图像的特征描述子，并将所述特征描述子输入所述全连接层；所述全连接层，用于对输入的所述特征描述子进行分类，得到所述待分类图像的分类结果。本申请能够实现在减少训练参数的前提下实现复杂图像的分类的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 特征描述子 解码 分类图像 图像分类 连接层 目标特征 编码层 分类结果 复杂图像 技术效果 输出目标 特征描述 网络包括 训练参数 特征图 分类 申请 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于SuperPoint特征的图像分类方法，其特征在于，用于通过基于SuperPoint特征的图像分类网络对图像进行分类，所述基于SuperPoint特征的图像分类网络包括编码层、解码层和全连接层，所述方法包括：将待分类图像依次输入所述编码层和所述解码层，得到所述待分类图像的特征描述子；将所述特征描述子输入所述全连接层对所述待分类图像进行分类，得到所述待分类图像的分类结果。
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