局部特征耦合全局表征的图像分类方法
授权
摘要
本发明公开了一种局部特征耦合全局表征的图像分类方法，所述方法包括训练部分和测试部分，其中，训练部分包括以下步骤：步骤1，建立网络模型；步骤2，提取训练集图片特征；步骤3，获得训练集图片特征图；步骤4，对网络参数进行优化调整。本发明提供的局部特征耦合全局表征的图像分类方法，显著增强了局部特征的全局感知能力和全局表征的局部细节；在相似的参数量和计算代价的情况下，能够一致地超过传统的CNN网络以及视觉Transformer网络的性能，对于图像识别具有重要应用价值。
基本信息
专利标题 ：
局部特征耦合全局表征的图像分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113239981A
申请号 ：
CN202110444230.7
公开（公告）日 ：
2021-08-10
申请日 ：
2021-04-23
授权号 ：
CN113239981B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
叶齐祥彭智亮王耀威韩振军焦建彬
申请人 ：
中国科学院大学
申请人地址 ：
北京市石景山区玉泉路19号甲
代理机构 ：
北京康思博达知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
潘炜
优先权 ：
CN202110444230.7
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-12 ：
授权
2021-08-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20210423
申请日 : 20210423
2021-08-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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