[发明专利]基于交错卷积神经网络的目标光场图像分类方法及系统在审
| 申请号： | 201910613775.9 | 申请日： | 2019-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN110378401A | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 陈晓明;陈志波 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 合肥市长远专利代理事务所(普通合伙) 34119 | 代理人： | 金宇平 |
| 地址： | 230088 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提出的一种基于交错卷积神经网络的目标光场图像分类方法，包括：选取卷积神经网络模型；通过多个交错布置的空间域滤波器和角度域滤波器替代卷积神经网络模型中的全连接层，形成LFI图像分类模型；通过LFI图像分类模型对目标光场图像进行分类。本发明中，通过LFI图像分类模型进行图像分类时，通过角度域滤波器利用了光场图像特有的角度域信息，有利于提高图像分类的准确度，特别是某些特殊类型图像例如显示图像和镜面图像的分类准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 图像分类 图像分类模型 目标光场 滤波器 角度域 交错 空间域滤波器 图像 分类准确度 角度域信息 光场图像 交错布置 镜面图像 显示图像 准确度 连接层 分类 替代 | ||
【主权项】：
1.一种基于交错卷积神经网络的目标光场图像分类方法，其特征在于，包括：选取卷积神经网络模型；通过多个交错布置的空间域滤波器和角度域滤波器替代卷积神经网络模型中的全连接层，形成LFI图像分类模型；通过LFI图像分类模型对目标光场图像进行分类。
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