[发明专利]一种基于可变形卷积网络的深度学习图像分类方法及系统在审
| 申请号： | 202110303551.5 | 申请日： | 2021-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN113139577A | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 刘伟鑫;徐晨;周松斌 | 申请（专利权）人： | 广东省科学院智能制造研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/00 |
| 代理公司： | 广州容大知识产权代理事务所(普通合伙) 44326 | 代理人： | 潘素云 |
| 地址： | 510070 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于可变形卷积网络的深度学习图像分类方法及系统，涉及计算机视觉图像识别领域，该方法包括以下步骤：步骤S1：将所有图像缩放至90*90大小，并分为训练集和测试集；步骤S2：设定可变形卷积网络结构；步骤S3：将可变形卷积网络结构第二层和第四层的卷积核按照一定规则丢弃部分卷积核参数；步骤S4：根据网络模型对训练集数据进行训练；步骤S5：将训练好的模型对测试集数据进行分类识别(假设要分N类图像)。本发明方法通过一定规则的处理，丢弃网络中部分卷积核参数，提高网络的关键信息提取能力，减少网络参数、运算量，提高网络分类准确率的同时，提高网络运行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 变形 卷积 网络 深度 学习 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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