[发明专利]基于改进的DenseNet的多通道特征重标记图像分类方法在审
| 申请号： | 202010649381.1 | 申请日： | 2020-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN111767964A | 公开（公告）日： | 2020-10-13 |
| 发明（设计）人： | 林丽群;陈柏林;赵铁松;刘佳惠 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进的DenseNet的多通道特征重标记图像分类方法，包括以下步骤：步骤S1:采集训练数据集，并进行预处理，得到预处理后的训练数据集；步骤S2：基于多通道特征重标记密集型连接网络，搭建分类模型；步骤S3:根据训练数据集训练分类模型，并引入训练效果评价指标Acc和F1‑Score，对模型训练过程进行实时评价，实时保存训练模型和数据，并根据最终迭代结果画图，得到训练后的分类模型；步骤S4：将待分类数据集输入训练后的分类模型，得到分类结果。本发明有效地提高了图像识别分类检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 densenet 通道 特征 标记 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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