[发明专利]一种带有并行卷积块的多层特征融合细粒度图像分类方法有效
| 申请号： | 202011000605.2 | 申请日： | 2020-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN112183602B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 何凯;冯旭;马希涛;赵岩 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种带有并行卷积块的多层特征融合细粒度图像分类方法，所述方法包括：对训练集进行随机裁剪、水平翻转增强，使用权重迁移学习防止过拟合；在ResNet34模型的最后一个层级上通过并行卷积块代替原有卷积块，增强网络的显著性特征提取能力；使用改进后的ResNet34模型作为特征提取器，将最后一层级的三个输出结果进行双线性矩阵乘法后送入全连接层和softmax进行分类训练，对训练集上每个batch_size得到的损失函数进行回传，使用随机梯度下降作为网络优化器来更新网络参数。本发明提高了细粒度图像的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 带有 并行 卷积 多层 特征 融合 细粒度 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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