[发明专利]用于水下生物图像分类的双注意力机制深度神经网络模型及方法

摘要

本发明提供了一种用于水下生物图像分类的双注意力机制深度神经网络模型及方法，包括：多阶段布局模块，用于抑制复杂的水下背景，减少参数量；双注意力机制模块，结合反向残差瓶颈，从空间和通道两方面提取水下生物图像特征信息；重力优化器，用于更新模型权重，指数平移的方式能够提高模型的收敛速度和学习速率。该方法在增加特征信息的情况下减少噪声，并加快了收敛速度，使得模型收敛速度更快精度更高，优于其他的分类网络模型，另外，该方法准确率高、时间复杂度适中、能够丰富图像的特征并抑制复杂的水下背景。