[发明专利]局部特征耦合全局表征的图像分类方法有效
| 申请号： | 202110444230.7 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113239981B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 叶齐祥;彭智亮;王耀威;韩振军;焦建彬 | 申请（专利权）人： | 中国科学院大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京康思博达知识产权代理事务所(普通合伙) 11426 | 代理人： | 潘炜;刘冬梅 |
| 地址： | 100049 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种局部特征耦合全局表征的图像分类方法，所述方法包括训练部分和测试部分，其中，训练部分包括以下步骤：步骤1，建立网络模型；步骤2，提取训练集图片特征；步骤3，获得训练集图片特征图；步骤4，对网络参数进行优化调整。本发明提供的局部特征耦合全局表征的图像分类方法，显著增强了局部特征的全局感知能力和全局表征的局部细节；在相似的参数量和计算代价的情况下，能够一致地超过传统的CNN网络以及视觉Transformer网络的性能，对于图像识别具有重要应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 局部 特征 耦合 全局 表征 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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