[发明专利]一种基于胶囊网络的鲁棒场景识别方法及系统

摘要

本发明提供一种基于胶囊网络的鲁棒场景识别方法及系统，方法包括：将原始图片通过残差网络得到特征图；将得到的特征图输入到胶囊层中编码空间关系，首先将输入转换为向量神经元，并在不同胶囊层间通过动态路由算法最终编码得到整幅图像的低维向量表示，获得网络框架；利用弱监督训练数据集并通过全局难样本挖掘所构建的三元组损失来对网络框架进行训练，以确定网络框架的参数；利用训练好的网络框架进行场景识别。一方面可以较少的表征维数就提升场景识别的准确性和鲁棒性，另一方面可以减小训练阶段对数据标签和数量的依赖，以更少的表征维数和训练数据来更好地应对动态物体、大视角变化、强光照变化、季节变化等极端因素下的场景识别问题。