[发明专利]基于显著性分支特征融合的细粒度图像分类方法及系统在审
| 申请号： | 202010864782.9 | 申请日： | 2020-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN112001445A | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 邓泽林;秦平越 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人： | 邱轶 |
| 地址： | 410000 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于显著性分支特征融合的细粒度图像分类方法及系统，该方法首先采用M种不同的显著性检测方式分别对细粒度图像进行显著性检测，获得多张具有不同显著性的显著性图；再通过构建多分支细粒度图像分类模型，实现同时对细粒度图像以及多张显著性图像进行特征提取，显著提高了方法的效率；然后利用多张显著性特征图分别对细粒度特征图进行特征调制，以使获得的调制特征图能对更多有差异的区域给予更高的注意力，以有效克服现有技术中仅专注于某一图像特征而导致对细粒度图像分类效果不佳的问题；最后对多张调制特征图进行融合并根据融合特征图进行图像分类，融合以获得更加全面的图像特征可有效提高分类的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 显著 分支 特征 融合 细粒度 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于长沙理工大学，未经长沙理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010864782.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
