[发明专利]基于小波变换的渐进式深度卷积网络图像识别方法及装置有效
| 申请号： | 201910783600.2 | 申请日： | 2019-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN110633735B | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 何志权;曹文明;刘启凡 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京东和长优知识产权代理事务所(普通合伙) 11564 | 代理人： | 周捷 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于小波变换的渐进式深度卷积网络图像识别方法及装置所述方法包括：选取训练图像集，对训练图像进行小波分解，获得所述训练图像的成分图像；训练渐进式深度卷积神经网络模型；判断所述渐进式深度卷积神经网络模型是否稳定；若是，获取待识别图像，利用预先训练好的所述渐进式深度卷积神经网络模型识别图像。根据本发明的方案，利用图像小波变换所提供的对图像的多尺度、多层级的表示，进行渐进式深度卷积神经网络的设计，能自动选择最小化的成分图像组合来实现图像的准确识别，能够加快深度学习模型的运算速度，消耗最小化计算资源。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 变换 渐进 深度 卷积 网络 图像 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于小波变换的渐进式深度卷积网络图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n步骤S101：选取训练图像集，对训练图像X
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