[发明专利]一种融合DarkNet与CapsuleNet模型的图像分类方法有效
| 申请号： | 202010652781.8 | 申请日： | 2020-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN111914904B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 李钢;张玲;王飞龙;李晶;冯军鹏;郝中良 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原高欣科创专利代理事务所(普通合伙) 14109 | 代理人： | 冷锦超;邓东东 |
| 地址： | 030024 *** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合DarkNet与CapsuleNet模型的图像分类方法，属于图像处理技术领域，解决由于数据不均衡导致分类效果差的问题；技术方案为以下步骤：构建DarkNet‑Capsule网络融合分类模型、实现对融合分类模型损失函数的定义、在融合分类模型中输入要分类的图像，利用DarkNet进行前向训练，提取目标图像的特征图谱；对目标图像特征图谱做进一步处理，通过损失完成误差反传更新整个网络的参数；通过多轮迭代学习之后，利用融合分类模型完成对图像的分类；本发明在图像分类领域，可以进一步提高数据不均衡时的分类准确率，同时也为机器视觉的研究奠定了更为坚实的基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 darknet capsulenet 模型 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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