[发明专利]一种多尺度轻量化图像分类方法及其存储介质

摘要

本发明公开了一种多尺度轻量化图像分类方法及其存储介质，所述多尺度轻量化图像分类方法的主要流程为：建立训练样本集、测试样本集和验证样本集；建立深度可分离卷积神经网络；在深度可分离卷积神经网络的卷积网络中间层引入SKNet模块，获得初始模型；建立初始模型的损失函数；根据训练样本集和损失函数对初始模型进行训练，获得训练模型；训练模型对测试样本集进行分类，并将分类结果与验证样本集的类别标签进行对比，获得测试样本集的分类准确度；利用深度可分离卷积网络，减小初始模型的训练参数，提高特征提取的效率，并通过引入SKNet模块，使训练模型可自适应调节图像的接受域，可自主选择感受野的大小，提升对尺寸大小不一样的图像分类效果。