发明专利 已授权

一种基于冗余与多样性特征融合的图像分类方法

📄 申请号:CN202211676949.4 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2022-12-26
公开号
CN115937600B
公开日
2025-06-17
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

技术画像

应用场景

图像识别, 计算机视觉, 工业视觉检测, 医学影像分析, 遥感图像分析

摘要

本发明公开了一种基于冗余与多样性特征融合的图像分类方法,包括:将卷积神经网络模型中的部分滤波器替换为拓展融合卷积滤波器形成轻量卷积网络模型;利用数据集对轻量卷积网络模型进行训练及验证,获得训练好的轻量卷积网络模型;将待处理图像输入训练好的轻量卷积网络模型获得分类结果。该轻量卷积网络模型既可获得具有一定冗余性的固有特征,同时能够产生包含必要细节信息的多样性特征,在有效降低模型参数量与计算浮点数的情况下提高了模型的准确性和特征多样性,从而提升分类效果;此外,拓展融合卷积滤波器还可以作为一个即插即用的组件来升级现有的卷积神经网络,全局统一设置超参数方便模型快速构建,使模型具有更好的性能表现。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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:23 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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