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基于轻量级Non-Local的图像分类方法及系统

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本发明涉及基于轻量级Non‑Local的图像分类方法及系统，属于图像分类领域。利用轻量级网络的分组隐式聚类特点，对瓶颈层后的抽象特征进行分组，简化了原始Non‑Local的长连接关系获取机制，从而降低了计算复杂度。利用一元长连接关系和点对长连接关系对特征进行提取，在降低计算复杂度的同时保留了Non‑Local原本带来的长连接性能，实现了计算复杂度和Non‑Local长连接的兼容。利用提取的特征对图像的类型进行预测，并计算预测的图像类型和实际的图像类型的交叉熵损失，根据交叉熵损失对模型进行训练，得到训练好的模型，并利用训练好的模型进行图像分类，既能提高图像分类准确性又能避免计算量大幅度提升。

著录项

公开/公告号CN114492659A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-13

原文格式PDF
申请/专利权人南京理工大学;
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申请/专利号CN202210131553.5
发明设计人孙运莲;庄程;
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申请日2022-02-14
分类号G06K9/62;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构
代理人
地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号南京理工大学
入库时间 2023-06-19 15:18:12

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-05-31

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2022101315535 申请日:20220214

实质审查的生效

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