一种细粒度图像分类方法、装置、电子设备及存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202210318057.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114692750A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114692750A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06K9/62（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 余松森;陈建华;梁军;黄志机;朱海文 | 申请（专利权）人 | 华南师范大学 |
| 代理机构 | 广州骏思知识产权代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 528225广东省佛山市南海区狮山南海软件园华南师范大学软件学院 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种细粒度图像分类方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的细粒度图像分类方法包括：获取待分类的图像；将所述待分类的图像输入训练好的特征提取网络，得到所述图像的多尺度特征；其中，所述特征提取网络为插入了PCFN模块的ResNet101神经网络；将所述图像的多尺度特征输入分类网络，得到所述待分类图像的细粒度分类结果。本发明所述的一种细粒度图像分类方法，通过关联跨层特征来学习更多的鉴别性特征，结合不同层特征的特性，得到更具表达能力的多尺度特征，提高分类效果。 |
