[发明专利]一种基于图像特征自适应卷积网络的图像分类方法和系统在审
| 申请号： | 202110305769.4 | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN113139579A | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 徐晨;周松斌;刘伟鑫 | 申请（专利权）人： | 广东省科学院智能制造研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/46 |
| 代理公司： | 广州容大知识产权代理事务所(普通合伙) 44326 | 代理人： | 刘新年 |
| 地址： | 510070 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种基于图像特征自适应卷积网络的图像分类方法和系统，获取所有待分类样本图像的边缘轮廓平均数，以及所有待分析样本图像的加速稳健特征点平均数；确定所述边缘轮廓平均数和所述加速稳健特征点平均数之和所处特征量范围，选择与所述特征量范围对应的网络结构模型；基于所述待分类样本图像和所述网络结构模型进行神经网络训练，得到用于图像分类的分类模型；基于所述分类模型进行待分类样本的图像分类。通过计算待检测图像的特征信息，自动选择合适的网络结构，在保证图像分类任务的准确率下，提高深度学习网络的应用效率，减少企业人力、时间成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图像 特征 自适应 卷积 网络 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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