[发明专利]一种基于多层协调卷积神经网络的细粒度图像分类方法在审

专利信息
申请号: 202210141309.7 申请日: 2022-02-16
公开(公告)号: CN114494786A 公开(公告)日: 2022-05-13
发明(设计)人: 李鸿健;何明轩;段小林;何旭;罗炼 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: G06V10/764 分类号: G06V10/764;G06V10/26;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 重庆辉腾律师事务所 50215 代理人: 王海军
地址: 400065 重*** 国省代码: 重庆;50
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摘要: 发明涉及深度学习领域和图像分类领域,具体涉及一种基于多层协调卷积神经网络的细粒度图像分类方法。本发明实现了在细粒度图像分类任务上对关键区域定位并提取特征,利用图像多尺度裁剪和填充训练不同卷积层,从而融合浅层网络和深层网络特征,同时通过打乱局部区域破坏图片整体性,并通过位置编码记录原始位置,以减少打乱图片带来的噪声,较现有的分类方法,本发明所涉及的多层协调细粒度分类方法具有更高的准确度。
搜索关键词: 一种 基于 多层 协调 卷积 神经网络 细粒度 图像 分类 方法
【主权项】:
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