[发明专利]一种基于复合卷积神经网络的化石图像分类模型的构建方法在审
| 申请号： | 202110219351.1 | 申请日： | 2021-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN112819096A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 张蕾;王晓宇;罗杰;卜起荣;冯筠 | 申请（专利权）人： | 西北大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安恒泰知识产权代理事务所 61216 | 代理人： | 孙雅静 |
| 地址： | 710069 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于复合卷积神经网络的化石图像分类模型的构建方法，包括如下步骤：S1：对原始化石图像处理得到梯度图像，构建化石图像特征提取模型；S2：化石图像特征提取模型对原始化石图像进行特征提取得到深度特征图，化石图像特征提取模型对梯度图像进行特征提取得到初级视觉特征图，深度特征图与初级视觉特征图融合后依次通过全局平均池化层和全连接层处理得到图像类别概率值，依据图像类别概率值构建初级化石图像分类模型；S3：训练初级化石图像分类模型。本发明分别提取了原始化石图像的深度特征与对应梯度图像的初级视觉特征，通过特征融合，进一步提高了化石图像分类任务的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 复合 卷积 神经网络 化石 图像 分类 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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