[发明专利]一种受脑启发的全局-局部双通道图像分类方法及系统在审
| 申请号： | 202211149221.6 | 申请日： | 2022-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN115439696A | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 董松林;尚苗;王长鑫;龚怡宏;张玥 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 苟冬梅 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种受脑启发的全局‑局部双通道图像分类方法及系统，涉及人工智能技术领域。该方法通过加入新的全局通路表征方式，结合自上而下的特征调制机制，构建全局‑局部双通路分类模型，提供了一个基于人脑双通道视觉识别机制的计算模型，称为Global‑Local网络(简称:GLNet)，可以充分利用图像的局部细粒度信息与全局空间拓扑信息，并且提出将典型的层结构深度卷积神经网络(CNN)结构转换为全局‑局部双通路分类模型结构的一般原则，并将这种转化应用于一些代表性基线CNN模型上，从而提高了模型分类的准确性，提升了模型的鲁棒性与泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 启发 全局 局部 双通道 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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