[发明专利]一种基于双线性卷积神经网络的植物细粒度识别方法在审
| 申请号： | 202110425490.X | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN113128593A | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 业巧林;范习健;杨紫颖;何文妍;母园 | 申请（专利权）人： | 南京林业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京思拓知识产权代理事务所(普通合伙) 32288 | 代理人： | 苗建 |
| 地址： | 210037 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双线性卷积神经网络的植物细粒度识别方法，该识别方法包括以下步骤：S1、利用Relu激活函数进行粗粒度的特征提取，得到粗粒度特征X1；S2、获取双线性模型的整体表示；S3、在步骤S2中，将双线性模型中A、B两个特征提取函数提取的特征进行双线性融合,得到矩阵b；S4、对矩阵b，进行求和池化得到矩阵ξ，并对ξ进行多维矢量展开，得到特征向量x；S5、对特征向量x进行矩归一化和L2归一化得到双线性特征，本发明结构科学合理，使用安全方便，本发明使用双线性模型来有效提取高通量植物表现种间甚至个体间的细微差异，充分发挥了双线性池化对细粒度图像的特征提取优势，达到了较高的植物细粒度识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双线 卷积 神经网络 植物 细粒度 识别 方法 | ||
【主权项】：
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