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一种基于模型扩展卷积神经网络的图像分类方法及系统

发明专利有效专利

申请号：CN202010768636.6
申请人：深圳大学
申请日：2020-08-03
主分类号：G06K9/34
公开（公告）日：2020-12-25
公开/公告号：CN112132145A

委托购买

摘要：本发明公开了一种基于模型扩展卷积神经网络的图像分类方法及系统，使用图像分割和像素点的阈值判定算法对图像进行预处理，为后续决策融合过程做铺垫并且移除了信息量较低的图像，使用细节特征注意力模型优化传统网络并通过模型扩展和后卷积特征提取机制，令网络适应和探索更深层次的特征并在系数层次上赋予更多权值，使注意力机制更加偏向于局部或细节特征，移动卷积层通过线性组合创建新图像特征并进行降维，得到包含信息量更多的图像特征向量图，有保护图像特征信息量的能力以及降低模型过拟合风险，进而实现对图像更准确的分类，在网络后端增加了决策融合过程，降低图像局部被混淆的特征对分类结果的干扰，进而提高分类器的准确率。

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