发明专利已授权

一种基于多路特征加权的残差卷积神经网络图像分类方法

📄 申请号：CN201810485738.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2018-05-21

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络人工智能算法图像识别深度学习卷积神经网络

应用场景

图像识别, 人脸识别, 工业视觉检测, 医学影像分析, 自动驾驶

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摘要

一种基于多路特征加权的残差卷积神经网络图像分类方法，包括以下步骤：1)模型的输入图像为经过预处理的原始图像，经过预处理的图像裁剪为一个固定尺寸；2)对图像进行较大尺寸的卷积操作和池化操作；3)将步骤2)中输出的特征送入第一个多路特征加权残差模块；4)将步骤3)中多路特征加权残差模块的输出继续送入下一个多路特征加权残差模块，在经过多个多路特征加权残差模块后，输出的特征图像尺寸会逐渐缩小直至变为较小尺寸，最后经过一个平均池化层缩小为特征点；所得特征点直接送入分类层进行分类或经过全连接层后再进行分类。本发明应用于复杂的图像分类任务，丰富了特征表达，避免了因神经网络深度增加导致的梯度消失问题。

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

一种吸附和光催化位点分离的CTFs/GO复合材料及其制备方法和应用

当前第 / 件

一种双空位BiOCl/ZnS异质结催化剂及其制备方法与应用

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