[发明专利]一种基于轻量级深度学习网络的文物分类方法在审
| 申请号： | 202111167627.2 | 申请日： | 2021-10-07 |
| 公开（公告）号： | CN113920363A | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 张绍泽;任磊;汪霖;邢天璋 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十研究所 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 顾潮琪 |
| 地址： | 710068 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于轻量级深度学习网络的文物分类方法，首先构建面向文物图像分类的数据集，然后使用本发明设计的粗粒度聚类神经网络把原始文物图像数据集划分为若干个相对独立的小数据集，针对每个小数据集使用本发明设计的轻量级神经网络分类器对数据进行分类，最后，利用能量预测模型来度量该CNN模型能否部署于资源有限的设备上。本发明能够简化模型结构，加快训练速度，可复用性更强，能够更好地平衡精度与计算量，适合在资源有限的设备上部署。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 轻量级 深度 学习 网络 文物 分类 方法 | ||
【主权项】：
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