[发明专利]基于混合深度可分离膨胀卷积的图像分类模型及其分类方法有效
| 申请号： | 202011032957.6 | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN112258431B | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 闫超;黄俊洁;陶陶 | 申请（专利权）人： | 成都东方天呈智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/30 | 分类号： | G06T5/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都佳划信知识产权代理有限公司 51266 | 代理人： | 幸伟山 |
| 地址： | 610000 四川省成都市高*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合深度可分离膨胀卷积的图像分类模型，构建过程包括：从前至后将深度可分离膨胀卷积层、特征连接层、卷积层、批标准化层和修正线性单元层封装成混合深度可分离膨胀卷积模块；从前至后将卷积层、批量归一化层、修正线性单元层、混合深度可分离膨胀卷积模块、最大值池化层、压平层、随机失活层和全连接层封装构成深度神经网络的主干网络；对主干网络的参数权重进行随机初始化，并预设迭代次数和批量归一化层的动量参数；采用随机梯度下降法优化网络模型的参数，重复迭代计算，直至损失值收敛，得到最优的网络模型。通过上述方案，本发明具有架构简单、计算工作量少、分类精准等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 深度 可分离 膨胀 卷积 图像 分类 模型 及其 方法 | ||
【主权项】：
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