一种基于ShrinkNet3D网络的特征分类图像处理方法...
公开
摘要
本发明公开了图像识别技术领域的一种基于ShrinkNet3D网络的特征分类图像处理方法及系统，所述的基于ShrinkNet3D网络的特征分类图像处理方法，包括如下步骤：步骤一、对每个空间位置建立长距离空间和通道间依赖性的自适应校准，使卷积神经网络生成有效特征；步骤二、利用注意力机制将不重要特征经软阈值函数置零，并加强神经网络对保留的重要特征经含有噪声的信号提取有用特征；步骤三、减少易分类样本的权重，控制模型训练专注于较难分类的样本，本发明特别适用于小尺寸patch文件特征分类且可有效提高特征分类的置信度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于ShrinkNet3D网络的特征分类图像处理方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299276A
申请号 ：
CN202111476632.1
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-06
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
尤志翔冯伟孙铭蔚
申请人 ：
嘉兴嘉视科技有限公司
申请人地址 ：
浙江省嘉兴市南湖区大桥镇汇信路152号1幢813室
代理机构 ：
南京新众合专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
王子瑜
优先权 ：
CN202111476632.1
主分类号 ：
G06V10/24
IPC分类号 ：
G06V10/24 G06V10/30 G06V10/40 G06V10/774 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-08 ：
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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