基于门控局部通道注意力的神经网络图像分类方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及神经网络、图像检测技术领域，为提升神经网络在图像分类和目标检测任务上的性能，本发明，基于门控局部通道注意力的神经网络图像分类方法，步骤如下：利用前置深层卷积网络获取输入图像的特征图；使用聚合模块进行处理所述特征图；使用激发模块处理所述特征向量，激发模块包括n+1个分支的分支结构，生成重加权后的特征图；重加权后的特征图作为后置深层卷积网络的输入，继续进行卷积提取特征的操作，完成图像分类和目标检测任务。本发明主要应用于图像识别分类场合。
基本信息
专利标题 ：
基于门控局部通道注意力的神经网络图像分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114419361A
申请号 ：
CN202111550197.2
公开（公告）日 ：
2022-04-29
申请日 ：
2021-12-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王旗龙庄旭胡清华
申请人 ：
天津大学
申请人地址 ：
天津市南开区卫津路92号
代理机构 ：
天津市北洋有限责任专利代理事务所
代理人 ：
刘国威
优先权 ：
CN202111550197.2
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/764
申请日 : 20211217
申请日 : 20211217
2022-04-29 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
