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一种基于注意力机制CNN的5天和9天孵化鸡蛋胚胎图像分类方法

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摘要
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摘要

本发明涉及‑种基于注意力机制CNN的5天和9天孵化鸡蛋胚胎图像分类方法，从而实现对鸡蛋胚胎活性检测并分拣，方法包括：1)提出了使用深度可分离卷积实现对已有的通道注意力特征图进行更充分的特征提取；2)采用空间金字塔空洞卷积生成高分辨率且大感受野的注意力权重图；3)通过逐元素乘法将权重掩膜对特征图进行空间加权，从而实现对有用信息增强而抑制噪声的作用。结果表明，注意力模块在卷积神经网络中起到特征选择器的作用，增强了卷积神经网络的特征表达的能力，从而提高了分类的准确度，成功解决了5日和9日鸡蛋胚胎人工分拣的效率低，劳动力消耗大等问题。

著录项

公开/公告号CN110309880B

专利类型发明专利
公开/公告日2022.12.09

原文格式PDF
申请/专利权人天津工业大学;
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申请/专利号CN201910584118.6
发明设计人耿磊;徐云云;肖志涛;张芳;吴骏;王忠强;
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申请日2019.07.01
分类号G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06N3/04;
代理机构
代理人
地址 300387 天津市西青区宾水西道399号天津工业大学电子信息与工程学院
入库时间 2022-12-29 02:03:55