[发明专利]图像分类方法、装置和计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201711084085.6 | 申请日： | 2017-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN109753983A | 公开（公告）日： | 2019-05-14 |
| 发明（设计）人： | 张立成 | 申请（专利权）人： | 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 | 代理人： | 李昊 |
| 地址： | 100195 北京市海淀区杏石口路6*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图像分类方法、装置和计算机可读存储介质，涉及图像处理技术领域。图像分类方法包括：根据输入神经网络模型SqueezeNet的图像数据以及神经网络模型的参数，计算神经网络模型第N层的不相邻层输出的第一特征图数据和第N层的相邻层输出的第二特征图数据；根据第一特征图数据和第二特征图数据确定第N层的输入数据，并将第N层的输入数据输入到神经网络模型的第N层进行计算；根据神经网络模型的第N层的输出结果以及神经网络模型的参数计算神经网络模型的输出结果；根据神经网络模型的输出结果对图像进行分类。从而可以在进行梯度下降时，获得相邻层的梯度以及不相邻层的梯度，避免了梯度消失的问题，提高了图像分类和识别的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 图像分类 特征图 相邻层 输出结果 计算机可读存储介质 计算神经网络 输入神经网络 图像处理技术 参数计算 数据确定 图像数据 输出 图像 分类 | ||
【主权项】：
1.一种图像分类方法，包括：根据输入神经网络模型SqueezeNet的图像数据以及神经网络模型的参数，计算神经网络模型中预设的第N层的不相邻层输出的第一特征图数据和第N层的相邻层输出的第二特征图数据，其中，N为正整数，第一特征图数据和第二特征图数据具有相同的图像尺寸；根据第一特征图数据和第二特征图数据确定第N层的输入数据，并将所述第N层的输入数据输入到神经网络模型的第N层进行计算；根据神经网络模型的第N层的输出结果以及神经网络模型的参数计算所述神经网络模型的输出结果；根据神经网络模型的输出结果对图像进行分类。
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