[发明专利]基于离散小波变换的双向特征融合深度卷积神经网络构建方法有效
| 申请号： | 202110760099.5 | 申请日： | 2021-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN113435376B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 李亚峰;孙洁琪;张文博;刘鹏辉 | 申请（专利权）人： | 宝鸡文理学院 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京精金石知识产权代理有限公司 11470 | 代理人： | 强红刚 |
| 地址： | 721000 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于离散小波变换的双向特征融合深度卷积神经网络构建方法，属于图像分类和人工智能技术领域。该方法包括以下具体步骤：S101、构建双向特征融合模块，所述双向特征融合模块由空域特征融合模块，池化操作以及通道域特征融合模块构成；S102、将双向特征融合模块嵌入到主流网络架构中替换原始池化方法；S103、利用嵌入到主流网络架构中的双向特征融合模块的网络在经典图像分类数据集上进行特征图训练及测试。本发明利用离散小波变换和逆离散小波变换给出一种新颖的空域特征融合方法，能够有效抑制直接使用池化操作带来的信息损失问题并提高图像的分类精确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 离散 变换 双向 特征 融合 深度 卷积 神经网络 构建 方法 | ||
【主权项】：
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