[发明专利]一种基于改进残差网络的图像分类方法

摘要

本发明属于图像分类技术领域，具体涉及一种基于改进残差网络的图像分类方法，包括以下步骤：S1、获取公共数据集,完成模型训练所需数据集的构建；S2、对数据集统一尺度大小，同时进行归一化，数据划分,去噪等图像增强方法,并进行随机裁剪、随机擦除用于数据扩充,提高模型识别准确率；S3、使用层次分割模块和注意力机制用于改进残差网络模型用于提高模型识别性能,加快运行时间；S4、当模型的损失函数不再下降,评价指标达到最优且趋于稳定之后，保存模型。该方法解决了现有的网络模型对图像识别效果不佳，运行时间长的问题，通过使用层次分割模块和注意力机制改进ResNet50模型用于图像识别促进网络学习更强的特征，提高模型识别准确率和资源利用率。