[发明专利]一种基于注意力深度卷积神经分类网络的图像分类方法在审

专利信息
申请号: 202110710310.2 申请日: 2021-06-25
公开(公告)号: CN113469196A 公开(公告)日: 2021-10-01
发明(设计)人: 刘一柳;王志胜;马瑞 申请(专利权)人: 南京航空航天大学
主分类号: G06K9/46 分类号: G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 陆烨
地址: 210016 江*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 暂无信息 说明书: 暂无信息
摘要: 发明公开了一种基于注意力深度卷积神经分类网络的图像分类方法,具体为:步骤1:建立通道注意力模型;步骤2:建立空间注意力模型;步骤3:将通道注意力模型的输出结果作为空间注意力模型的输入,从而将通道注意力模型和空间注意力模型结合成注意力模型;步骤4:根据步骤3中的注意力模型建立深度卷积神经分类网络;步骤5:对步骤4中的深度卷积神经分类网络进行训练,采用训练好的深度卷积神经分类网络对图像进行分类。本发明提高了特征的表达能,忽略了无用信息,从而提高了图像分类的精度。
搜索关键词: 一种 基于 注意力 深度 卷积 神经 分类 网络 图像 方法
【主权项】:
暂无信息
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