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24小时咨询热线摘 要：本发明提出一种基于并行双注意力轻量残差网络的图像分类方法及系统，包括对残差网络的卷积核进行结构优化，并提取输入图像的特征信息矩阵；对并行双注意力轻量残差结构输出的特征信息矩阵进行全局平均池化，整合全层空间信息，然后将特征信息矩阵转换为一维特征信息矩阵；将一维特征信息矩阵输入全连接层，得到分类任务对应类别数的矩阵，输出图像分类结果。本发明在对残差网络进行压缩并采取双分支空间通道注意力机制，在保证精度的前提下，压缩了参数和计算量，提升了处理速度，从而提高了基于深度神经网络的目标分类识别的整体效率。
著 录 项：
| 专利/申请号： | CN202111290845.5 | 专利名称： | 基于并行双注意力轻量残差网络的图像分类方法及系统 |
| 申请日： | 2021-11-02 | 申请/专利权人 | 暨南大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 广东省广州市天河区黄埔大道西601号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | 分类号： | G06V10/764搜分类 网络传输 注意力搜索 |
| 公开/公告日： | 转让价格： | 面议 | |
| 公开/公告号： | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2022/07/12 | 授权 | |
| 2022/03/08 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06V 10/764 专利申请号: 202111290845.5 申请日: 2021.11.02 |
| 2022/02/18 | 公开 |
