[发明专利]胶囊残差神经网络、胶囊残差神经网络的图像分类方法

摘要

本发明公开了一种胶囊残差神经网络和基于胶囊残差神经网络的图像分类方法，属于图像处理技术领域，胶囊残差神经网络包括CNN前端和胶囊残差神经网络后端；CNN前端包括第一残差网络和第二残差网络，第一残差网络包括若干基本识别模块和快捷方式的标识块；第二残差网络包括若干基本识别模块；基本识别模块和快捷方式的标识块包括若干卷积层和批标准化层；胶囊残差神经网络后端包括第一胶囊层和第二胶囊层，第一胶囊层输出数据信息到第二胶囊层。本发明能够解决现有技术中卷积神经网络出现的梯度消失问题且不会引入大量参数增加计算难度，进一步提高图像分类精度。

主权项

1.一种胶囊残差神经网络，其特征在于：所述胶囊残差神经网络包括CNN前端和胶囊残差神经网络后端，所述CNN前端输出数据信息至所述胶囊残差神经网络后端；所述CNN前端包括第一残差网络和第二残差网络，所述第一残差网络输出数据信息至所述第二残差网络；所述第一残差网络包括若干基本识别模块和快捷方式的标识块，所述第二残差网络包括若干基本识别模块；所述基本识别模块包括若干卷积层和批标准化层，所述基本识别模块接收到的数据信息经第一卷积层、第一批标准化层、第二卷积层输入到第二批标准化层；所述快捷方式的标识块包括若干卷积层和批标准化层；所述快捷方式的标识块接收到的数据信息输出至两部分，其中一部分经第三卷积层、第三批标准化层、第四卷积层输入到第四批标准化层，另一部分经第五卷积层输入到第五批标准化层；所述胶囊残差神经网络后端包括第一胶囊层和第二胶囊层，所述第一胶囊层输出数据信息到所述第二胶囊层。