发明专利已授权

基于压缩激励和紧密连接卷积神经网络的图像分类方法

Name: 基于压缩激励和紧密连接卷积神经网络的图像分类方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2019109876894
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910987689.4 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2019-10-17

公开号

CN110766063B

公开日

2023-04-28

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_047 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

图像分类, 计算机视觉, 智慧城市, 工业视觉检测, 医学影像分析

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摘要

本发明公开了一种基于压缩激励和紧密连接卷积神经网络的图像分类方法，将轻量级的紧密连接卷积神经网络(DenseNet)和高性能的压缩和激励模块(SE)结合，通过训练卷积神经网络，计算损失函数，根据梯度下降更新网络；测试卷积神经网络，计算分类准确度；重复上述步骤构建保存准确度最高的准确度数值和卷积神经网络模型参数，得到效果最好的卷积神经网络模型。本发明压缩和激励模块可以显式地建模通道之间的相互依赖关系，且计算量很小；相较于传统卷积神经网络图像分类方法，能够以很少的参数量和计算量获得高准确度的图像分类结果。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN110766063B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于交叠组合稀疏高阶全变分的图像复原方法

当前第 / 件

一种利用人工神经网络反演北极融池分布的方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：24 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

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