[发明专利]一种基于改进残差网络的图像分类方法、设备和存储介质

摘要

本发明涉及一种基于改进残差网络的图像分类方法，包括以下步骤：收集原始图像作为训练数据；对训练数据进行预处理；构建图像分类模型，图像分类模型以残差网络作为主干网络，在残差网络中的每个Conv Block中增加CBAM卷积注意力模块，在Idenfify Block中增加SE激励模块；CBAM卷积注意力模块基于注意力机制对输入特征进行特征提取，所述SE激励模块对每个通道的重要性进行预测，并对输入特征的对应通道进行激励，识别图像不同局部区域的重要程度；利用预处理后的训练数据对所述图像分类模型进行训练；利用训练好的图像分类模型进行图像分类；本发明在残差网络中增加了注意力模块和激励模块，使得分类的召回率、准确率大幅度提升，同时解决细粒度的图像分类任务问题。