一种基于挤压与激励网络的车辆图像分类方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于挤压与激励网络的车辆图像分类方法包括如下步骤：S1：将获取的带标签的车辆图像进行预处理，并将其分类后随机分为训练组和测试组；S2：构造基于挤压与激励网络，并用训练数据集进行训练，保存模型；S3：加载模型，输入测试组图像，通过模型中的权重得到输出结果，输出张量最大值的索引即最终的分类结果。本发明采用挤压与激励网络的设计可以尽量减少噪声channel的影响，车辆类型图像分类准确率达到95％，解决了现有CNN分类网络在车辆类型图像分类上的效果并不理想，准确率低的问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于挤压与激励网络的车辆图像分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299347A
申请号 ：
CN202210027717.X
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2022-01-12
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
杜燚峰郭小明
申请人 ：
辽宁石油化工大学
申请人地址 ：
辽宁省抚顺市望花区丹东路西段一号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210027717.X
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/774 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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