[发明专利]一种基于高精度且轻量化的特征提取网络模型的图像分类方法在审
| 申请号： | 202210843597.0 | 申请日： | 2022-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN115311489A | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 何旭杰;金晶;刘一;郭亚南 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 孙莉莉 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于高精度且轻量化的特征提取网络模型的图像分类方法。所述方法包括：图像的预处理及图像的特征提取。对于待分类的图像，将其输入到前端特征预提取模块PrM中进行特征的预提取，将提取到的特征逐步输入到第1阶段特征提取模块、第2阶段特征提取模块以及第3阶段特征提取模块，将第3阶段特征提取模块输出的特征进一步输入到后处理模块中，得到最终提取的特征。同时，在网络训练完毕后还对其在第3阶段特征提取模块及后处理模块中进行网络的剪枝操作。本发明所述方法可以更好的服务于中上层诸如目标分类，目标检测等任务，为移动端的嵌入提供了另一种选择。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 高精度 量化 特征 提取 网络 模型 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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