[发明专利]一种基于破坏重建学习与GoogLeNet的细粒度图像分类方法有效
| 申请号： | 202010894444.X | 申请日： | 2020-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN111950525B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 黄捷;高静;王武;柴琴琴;蔡逢煌;林琼斌;张岳鑫;张祯毅 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06V40/18 | 分类号： | G06V40/18;G06V10/774;G06V10/82;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： | 钱莉;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破坏重建学习与GoogLeNet的Inception v4网络结构的细粒度图像分类方法，包括步骤：构建训练集，并对其中的图像进行预处理；对训练集中的每幅原始图像，将其划分为n*n个局部区域，再通过RCM处理得到对应原始图像的重组图像；分别构建由分类网络、判别网络以及区域对齐网络构成的重建破坏学习网络，并分别定义与分类网络、判别网络以及区域对齐网络对应的分类损失、对抗性损失以及区域对齐损失；以三个损失之和最小化为目标训练重建破坏学习网络；利用训练好的重建破坏学习网络中的分类网络对输入的图像进行分类。本发明在对细粒度图像的分类上取得了显著的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 破坏 重建 学习 googlenet 细粒度 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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