[发明专利]一种面向恶劣天气图像的细粒度分类方法有效
| 申请号： | 202110818603.2 | 申请日： | 2021-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN113869347B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 孙强;李茂会;李正 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 刘娜 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向恶劣天气图像的细粒度分类方法，提出了一种基于通道注意力的改进残差网络。首先，使用不同方式对天气数据集进行数据增广，其次采用合适的残差网络对天气场景进行特征提取，最后采用通道注意力机制对判别性特征加以关注。采用数据增广和基于通道注意力的改进残差网络实现天气图像细粒度方法，一方面解决了现有的恶劣天气精细粒度的分类困难，另一方面，解决了不同数据集的数据不均衡性导致的分类任务复杂的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 恶劣 天气 图像 细粒度 分类 方法 | ||
【主权项】：
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