[发明专利]基于注意力机制和切割填充的细粒度图像分类方法及系统有效
| 申请号： | 201911232112.9 | 申请日： | 2019-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN111126453B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 李鸿健;曾祥燕;程卓;段小林;何明轩;罗浩 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/764;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王海军 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习领域和图像分类领域，具体为一种基于注意力机制和切割填充的细粒度图像分类方法，该方法包括：构建卷积神经网络模型；将原始图像输入卷积神经网络模型，结合注意力机制得到关注图像；将关注图像进行切割，得到子图像，对子图像进行填充，并进行下采样得到填充图像；将关注图像和填充图像输入卷积神经网络模型，并分别通过线性层和softmax分类器，得到对应类别的概率值；选取最大概率值，根据最大值判断分类结果；根据结果在原始图像上标记分类标签；本发明对原图像的关注图像进行分割，再进行填充处理，破坏了各部分之间的相关性，使网络更加关注局部特征，确保高层语义不会被破坏，极大地减少了参数的使用和训练时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 机制 切割 填充 细粒度 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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