[发明专利]基于稠密多路卷积网络的图片分类方法与系统在审
| 申请号： | 202010531567.7 | 申请日： | 2020-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN111832621A | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 刘春阳;张旭;陈志鹏;唐胜;王鹏;张翔宇;张丽;曹智;张勇东 | 申请（专利权）人： | 国家计算机网络与信息安全管理中心;中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 祁建国 |
| 地址： | 100031*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于稠密多路卷积网络的图片分类方法和系统，包括：构建由分组、变换、聚合构成的基本单元，基于该基本单元构建新的稠密模块，将密集连接的卷积DenseNet网络网络框架中原始稠密模块替换为该新稠密模块，得到稠密多路卷积网络；使用已标记类别的图片数据作为训练数据，通过梯度反向传播更新该稠密多路卷积网络中的权重，训练该稠密多路卷积网络，得到图片分类模型；将待分类图片数据输入该分类模型，得到该待分类图片数据的分类结果。本发明提出的稠密多路卷积网络，对DenseNet网络的基本模块进行了改进和优化，以获取表达力更强的特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稠密 卷积 网络 图片 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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