[发明专利]一种图像分类方法、系统及应用该系统的终端设备

权利要求书

1.一种图像分类系统，其特征在于，包括：

图像预处理层：用于对图像进行处理；

第一标准空间卷积层：接收并根据处理后的所述图像进行特征提取，并输出第一特征图像；

深度可分离卷积层：接收并根据所述第一特征图像再次进行特征提取，并输出第二特征图像；

可变形卷积层：接收并根据所述第二特征图像的像素点增加随机形变量，并输出第三特征图像；

第二标准空间卷积层：接收所述第三特征图像并进行特征提取，输出特征向量；

全连接层：接收并将所述特征向量拟合到相应的类别上，并输出各个所述特征向量的表征；

图像分类层：接收所述表征并利用Softmax计算各所述类别的置信度，所述置信度最高的类别标签为所述图像所属类别。

2.根据权利要求1的图像分类系统，其特征在于，所述可变形卷积层在所述第二特征图像的所述像素点的原有位置上增加任一方向的偏移量，利用双线性插值得到所述偏移量为：

其中，p_x为一变量在X方向上的坐标，p_y为所述变量在y方向上的坐标，q_x为另一变量在X方向上的坐标，q_y为所述另一变量在y方向上的坐标，x(q)为特征图像上所有整数点的取值，x(p)＝X(P₀+P_n+ΔP_n)表示加上偏移之后所有小数点的取值。

3.根据权利要求1所述的图像分类系统，其特征在于，所述深度可分离卷积层接收并对第一特征图像的多通道分别进行卷积，得到对应数量的特征层，然后对多个所述特征层通过1*1的点积方式进行卷积，并输出一个特征层。

4.根据权利要求1所述的图像分类系统，其特征在于，所述图像预处理层对所述图像的大小及通信格式进行调整，并进行数据增强。

5.一种图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

图像预处理步骤，接收并对图像进行处理；

获取第一特征图像步骤，接收并根据处理后的所述图像进行特征提取，并输出第一特征图像；

获取第二特征图像步骤，接收并根据所述第一特征图像再次进行特征提取，并输出第二特征图像；

获取第三特征图像步骤，接收并根据所述第二特征图像的像素点增加随机形变量，并输出第三特征图像；

获取特征向量步骤，接收所述第三特征图像并进行特征提取，输出特征向量；

拟合步骤，接收并将所述特征向量拟合到相应的类别上，并输出各个所述特征向量的表征；

图像分类步骤，接收所述表征并利用Softmax计算各所述类别的置信度，所述置信度最高的类别标签为所述图像所属类别。

6.根据权利要求5所述的图像分类方法，其特征在于，所述获取第三特征图像步骤具体包括：

接收并根据所述第二特征图像的所述像素点的原有位置上增加任一方向的偏移量，利用双线性插值得到所述偏移量为：

其中，p_x为一变量在X方向上的坐标，p_y为所述变量在y方向上的坐标，q_x为另一变量在X方向上的坐标，q_y为所述另一变量在y方向上的坐标，x(q)为特征图像上所有整数点的取值，x(p)＝X(P₀+P_n+ΔP_n)表示加上偏移之后所有小数点的取值。

7.根据权利要求5所述的图像分类方法，其特征在于，所述获取第二特征图像步骤包括：接收并对第一特征图像的多通道分别进行卷积，得到对应数量的特征层，然后对多个所述特征层通过1*1的点积方式进行卷积，并输出一个特征层。

8.根据权利要求5所述的图像分类方法，其特征在于，所述图像预处理步骤具体包括：接收并对所述图像的大小及通信格式进行调整，并进行数据增强。