基于并行双注意力轻量残差网络的图像分类方法及系统.pdfVIP

下载本文档

1
0
约2.39万字
约 20页
2023-04-25 发布于北京
举报
版权申诉

基于并行双注意力轻量残差网络的图像分类方法及系统.pdf

1、本文档共20页，其中可免费阅读19页，需付费10金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明提出一种基于并行双注意力轻量残差网络的图像分类方法及系统，包括对残差网络的卷积核进行结构优化，并提取输入图像的特征信息矩阵；对并行双注意力轻量残差结构输出的特征信息矩阵进行全局平均池化，整合全层空间信息，然后将特征信息矩阵转换为一维特征信息矩阵；将一维特征信息矩阵输入全连接层，得到分类任务对应类别数的矩阵，输出图像分类结果。本发明在对残差网络进行压缩并采取双分支空间通道注意力机制，在保证精度的前提下，压缩了参数和计算量，提升了处理速度，从而提高了基于深度神经网络的目标分类识别的整体效率。

(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 114067153 B (45)授权公告日 2022.07.12 (21)申请号 202111290845.5 G06V 10/82 (2022.01)