[发明专利]一种基于卷积神经网络的多分支图像分类方法有效
| 申请号： | 201911176738.2 | 申请日： | 2019-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN110866565B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 栾晓;赵园园;刘玲慧 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 杨柳岸 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的多分支图像分类方法，属于图像处理领域，该方法包含如下步骤：S1：提取主干神经网络中的各个尺度的特征图；S2：对相邻的特征图相加形成多个分支并且每个分支设置单独的一个输出；S3：结合主干网络的输出，通过投票各个输出的结果得到一个辅助输出，最后选取所有输出中准确率最高的。最后，本发明方法能够准确的对图像分类，在各个数据库上都有较高的识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 分支 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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