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一种基于高效多类型卷积聚合卷积的图像识别方法和装置
摘要文本
本发明提供了一种基于高效多类型卷积聚合卷积的图像识别方法和装置,属于计算机视觉技术领域。通过以下技术方案实现:采集待识别图像,并对图像预处理,划分为测试集、验证集和训练集;构建基于高效多类型卷积聚合卷积的图像识别模型,模型包括特征聚合模块和CSAAM信息提取融合模块;通过训练集训练基于高效多类型卷积聚合卷积的图像识别模型,通过验证集验证模型性能,获取性能最优模型;将测试集数据输入到训练完成的基于高效多类型卷积聚合卷积的图像识别模型,输出图像识别结果。本发明将多种类型的卷积操作整合到单个网络中的技术,实现了全面的特征提取和表示,在并行策略的基础上提出了一种互补自注意力聚合机制,实现了高效的潜在特征聚合。
申请人信息
- 申请人:山东浪潮超高清智能科技有限公司
- 申请人地址:250000 山东省济南市自由贸易试验区济南片区浪潮路1036号S06楼北一层西区
- 发明人: 山东浪潮超高清智能科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于高效多类型卷积聚合卷积的图像识别方法和装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311707124.9 |
| 申请日 | 2023/12/13 |
| 公告号 | CN117746209A |
| 公开日 | 2024/3/22 |
| IPC主分类号 | G06V10/82 |
| 权利人 | 山东浪潮超高清智能科技有限公司 |
| 发明人 | 王宗增; 王培元 |
| 地址 | 山东省济南市自由贸易试验区济南片区浪潮路1036号S06楼北一层西区 |
专利主权项内容
1.一种基于高效多类型卷积聚合卷积的图像识别方法,其特征在于,包括:采集待识别图像,并对图像预处理,划分为测试集、验证集和训练集;构建基于高效多类型卷积聚合卷积的图像识别模型,模型包括特征聚合模块和CSAAM信息提取融合模块;通过训练集训练基于高效多类型卷积聚合卷积的图像识别模型,通过验证集验证模型性能,获取性能最优模型;将测试集数据输入到训练完成的基于高效多类型卷积聚合卷积的图像识别模型,输出图像识别结果。