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公开(公告)号：CN114494786A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210141309.7
申请日：2022-02-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及深度学习领域和图像分类领域，具体涉及一种基于多层协调卷积神经网络的细粒度图像分类方法。本发明实现了在细粒度图像分类任务上对关键区域定位并提取特征，利用图像多尺度裁剪和填充训练不同卷积层，从而融合浅层网络和深层网络特征，同时通过打乱局部区域破坏图片整体性，并通过位置编码记录原始位置，以减少打乱图片带来的噪声，较现有的分类方法，本发明所涉及的多层协调细粒度分类方法具有更高的准确度。
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