[发明专利]一种基于分块卷积神经网络的细粒度图像分类方法有效
| 申请号： | 202010738474.1 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN111860672B | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 马占宇;谢吉洋;杜若一;司中威 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 高福勇 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于分块卷积神经网络的细粒度图像分类方法，涉及细粒度图像识别技术领域，解决现有方法将原始图像平均分块后输入到卷积神经网络中用于细粒度图像分类，存在感受野限制较弱的问题，本发明不引入额外的参数与运算，在预测过程中保留通用卷积神经网络的高效性，不需要过大的感受野的特性将输入特征图进行分块，每块分别进行卷积操作后，再重新拼接，具有较强的限制性。本发明将卷积的感受野按需要进行限制，使网络更加关注局部区域的特征，更适合应用于细粒度图像分类任务。本发明所述的细粒度图像分类方法，在不引入更多参数的前提下，限制卷积层的感受野范围，使卷积神经网络能够寻找较小的有判别力的局部区域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分块 卷积 神经网络 细粒度 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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