基于网络模型的图像识别方法、装置、设备及存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202111511556.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114170635A | 公开（公告）日 | 2022-03-11 |
| 申请公布号 | CN114170635A | 申请公布日 | 2022-03-11 |
| 分类号 | G06V40/10（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06V40/14（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/46（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 埃德温·威廉·特雷霍·庞特 | 申请（专利权）人 | 广州新科佳都科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京品源专利代理有限公司 | 代理人 | 孔凡红 |
| 地址 | 511400广东省广州市番禺区东环街迎宾路832号番禺节能科技园内番山创业中心1号楼2区306房 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请公开了一种基于网络模型的图像识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取红外图像样本；根据第一类CDC网络模型对红外图像样本的类型进行识别；根据识别处理结果输出红外图像样本的类型；其中，红外样本图像的分辨率为第一类CDC网络模型的指定分辨率，第一类CDC网络模型包括两个特征提取模块和一个多尺度空间注意力模块，红外图像样本的类型包括攻击图像或真实图像。相比现有的网络模型结构，本方案中的第一类CDC网络模型具有轻量的结构优势，因此，可以以较少的运算量快速识别出红外样本图像的类型，在低算力场景下具有较好的优势。 |
