[发明专利]基于CNN的分片多尺度特征融合的图像分类方法有效
| 申请号： | 201911150614.7 | 申请日： | 2019-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN111079795B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 薛涛;洪洋 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 曾庆喜 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于CNN的分片多尺度特征融合的图像分类方法，该方法按照以下步骤实施，首先获得已标注的图像训练集并进行预处理增强样本多样性，得到完整图像训练集；其次构建分片多尺度特征融合的特征提取卷积模块，卷积模块对完整图像训练集中的图像进行特征转换和特征提取，获取表示该图像样本的图像特征向量；将图像特征向量接入softmax分类器作为图像识别的输出；最后通过随机梯度下降法和反向传播算法训练获得的神经网络模型，损失函数收敛训练结束后即得到最终完成的模型。本发明的基于CNN的分片多尺度特征融合的图像分类方法，有效打破了不同网络优化范式间的壁垒，进一步提升网络模型对图像特征提取的性能，提高了模型精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn 分片 尺度 特征 融合 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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