[发明专利]基于贝叶斯线性的图像识别方法、装置、设备和介质

摘要

本发明实施例公开了基于贝叶斯线性的图像识别方法、装置、电子设备和存储介质，通过获取待识别图像；将待识别图像输入预训练的卷积神经网络模型进行目标识别，卷积神经网络模型包括基于贝叶斯线性的通道注意力模块，通道注意力模块用于对输入的初始多维特征进行平均池化，得到池化特征，对池化特征进行贝叶斯线性，得到线性特征，将线性特征扩展到与初始多维特征的维度相同，并与初始多维特征相乘，得到通道注意力模块的输出多维特征，卷积神经网络模块基于输出多维特征对待识别图像进行图像识别；输出卷积神经网络模型对待识别图像的识别结果。解决现有模型参数较多、先验分布给定问题，可以有效地对图像的不确定性进行预测。