[发明专利]图像分类输出结果的检测方法

摘要

本发明涉及一种图像分类输出结果的检测方法，通过逐层分析网络层的方法构建一个具有多层网络的第一分类网络；其包括卷积层和全连接层；卷积层和全连接层对原始图像经过线性和非线性处理得到特征图，并对特征图进行转换形成自省网络训练数据；第一分类网络预测结果错误的，训练标签为0；第一分类网络预测结果正确的，训练标签为1；将训练样本输入自省网络；将第一分类网络的输出结果经过步骤S2中的处理和转换后输入到已训练的自省网络中，通过自省网络输出判定第一分类网络输出结果是否正确。本发明通过自省网络对第一分类网络的输出特征图进行识别，进而可以判断第一分类网络输出结果是否正确。

主权项

1.一种图像分类输出结果的检测方法，其特征在于，包括：S1：通过逐层分析网络层的方法构建一个具有多层网络的第一分类网络；其包括卷积层和全连接层；S2：所述卷积层和全连接层对原始图像经过线性和非线性处理得到特征图，并对特征图进行转换形成自省网络训练数据；第一分类网络预测结果错误的，训练标签为0；第一分类网络预测结果正确的，训练标签为1；其中，自省网络为分层输入的第二分类网络；S3：将训练样本输入自省网络；S4：将第一分类网络的输出结果经过步骤S2中的处理和转换后输入到已训练的自省网络中，输入到自省网络的方式为：第一分类网络输出的特征图与自省网络输出的特征图连接在一起作为下一层自省网络的输入；通过自省网络输出判定第一分类网络输出结果是否正确。