[发明专利]基于并行双注意力轻量残差网络的图像分类方法及系统有效
| 申请号： | 202111290845.5 | 申请日： | 2021-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN114067153B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 骆爱文;路畅;黄蓓蓓;李媛;王芮 | 申请（专利权）人： | 暨南大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 禹小明 |
| 地址： | 510632 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于并行双注意力轻量残差网络的图像分类方法及系统，包括对残差网络的卷积核进行结构优化，并提取输入图像的特征信息矩阵；对并行双注意力轻量残差结构输出的特征信息矩阵进行全局平均池化，整合全层空间信息，然后将特征信息矩阵转换为一维特征信息矩阵；将一维特征信息矩阵输入全连接层，得到分类任务对应类别数的矩阵，输出图像分类结果。本发明在对残差网络进行压缩并采取双分支空间通道注意力机制，在保证精度的前提下，压缩了参数和计算量，提升了处理速度，从而提高了基于深度神经网络的目标分类识别的整体效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 并行 注意力 轻量残差 网络 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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