一种基于轻量化卷积神经网络的图像分类方法和装置_第1页
一种基于轻量化卷积神经网络的图像分类方法和装置_第2页
一种基于轻量化卷积神经网络的图像分类方法和装置_第3页
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文档简介

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号CN114565792A

(43)申请公布日2022.05.31(21)申请号CN202210189921.1(22)申请日2022.02.28(71)申请人华中科技大学地址430074湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号(72)发明人王天江张量奇沈海波罗逸豪曹翔潘蕾西兰(74)专利代理机构华中科技大学专利中心代理人尹丽媛(51)Int.CI G06V10/764

G06V10/82

G06V10/94

G06K9/62

G06N3/04

G06N3/063

G06N3/08

G06T1/20权利要求说明书说明书幅图(54)发明名称 一种基于轻量化卷积神经网络的图像分类方法和装置(57)摘要 本发明公开了一种基于轻量化卷积神经网络的图像分类方法和装置，属于计算机深度学习中图像分类领域。本发明包括：S1：构建轻量化卷积神经网络模型，所述轻量化神经网络模型包括依次连接的：标准卷积层、多个采样拼接单元、全局池化层和全连接层，所述采样拼接单元包括依次连接的：下采样层、多个通用层和拼接层；S2：将待分类图片输入所述轻量化卷积神经网络模型得到分类结果。本发明通过构建低参数量、低计算量且推理速度快的轻量化卷积神经网络模型，再利用轻量化卷积神经网络模型进行图像分类，相较于之前的轻量化卷积神经网络模型，在相近的分类准确率下，大幅减少参数量的同时大幅提高模型的分类速度。法律状态法律状态公告日法律状态信息法律状态2022-05-31公开发明专利申请公布2022-06-17实质审查的生效IPC(主分类):G06V10/764专利申请号:2022101899211申请日:20220228实质审查的生效

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