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公开(公告)号：CN116246110A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310148845.4
申请日：2023-02-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于改进胶囊网络的图像分类方法，属于图像处理领域。该方法包括以下步骤：S1：建立胶囊网络；S2：建立STM‑CapsNet模型；S3：建立基于自注意力机制的S‑Attention。本发明同时关注网络的特征提取部分和动态路由机制，前者通过添加注意力机制模块以获得高质量的特征信息，使网络能够有效地选择最重要，活跃度最高的低层胶囊来进行加权预测高层胶囊，从而更好地发挥胶囊的作用；后者则受CNN中共享权值机制的启发，通过共享转换矩阵大幅降低网络参数，以达到降低训练复杂度的目的；最后在胶囊网络损失函数的基础上加入网络各层的L2正则化损失项，以减轻模型的过拟合现象，提高模型的泛化能力。
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