[发明专利]基于非对称卷积残差网络的细粒度图像分类方法及系统有效
| 申请号： | 202211463851.0 | 申请日： | 2022-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN116310476B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 谭志;胥子皓 | 申请（专利权）人： | 北京建筑大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 邹芳德 |
| 地址： | 100044*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于非对称卷积残差网络的细粒度图像分类方法及系统，属于计算机视觉技术领域，获取待分类图像；利用预先训练好的分类模型对获取的待分类图像进行处理，得到分类结果；其中，所述预先训练好的分类模型包括特征提取模块和分类模块；所述特征提取模块包括多个通道数依次递增的特征提取子模块；每个所述特征提取子模块均包括一个通道混洗单元和多个非对称残差单元。本发明在降低残差网络整体计算数据量和模型复杂度的同时提升了模型效果；非对称卷积的使用成功降低了模型复杂度和计算数据量并提升了模型的分类效果；增强了网络的特征提取能力并提升了模型效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对称 卷积 网络 细粒度 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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