[发明专利]基于双头深度学习的类别不平衡图像分类方法及装置在审
| 申请号： | 202210063751.2 | 申请日： | 2022-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN114387478A | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 王瑞轩;陆慧娟 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双头深度学习的类别不平衡图像分类方法及装置，方法为：获取目标图像并进行多类中心划分，得到新标签；构建双头图像分类模型；输入特征提取器得到通道特征向量，和目标图像原始标签的通道进行计算，得到正则化损失；输入特征提取器得到分类特征向量，并输入分类器中得到分类概率；结合新标签进行计算，得到分类损失；将正则化损失和分类损失结合作为模型的总损失函数进行训练，获得目标图像的分类结果。本发明通过双头分支结构，在特征提取器上提取通道特征向量和分类特征向量，分类特征向量经过分类器后得到分类概率，再计算正则化损失和分类损失，二者结合获得模型的总损失函数，提高了模型的性能和图像分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 类别 不平衡 图像 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
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