发明 基于自适应动态卷积网络的图像分类识别方法、装置和计算机设备 特价15
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G06V10/764 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
摘要：本发明涉及图形分类识别领域，具体涉及一种基于自适应动态卷积网络的图像分类识别方法、装置和计算机设备，所述的方法包括获取待测图像，将所述待测图像输入到预处理块中，得到图像的浅层特征图和图形参数信息；将预处理后的得到的图形参数信息与待测图像相结合输入主干网络的自适应动态卷积网络中得到图像全局特征；其中，自适应动态卷积指按照对应的参数信息选择对应形状的卷积核；将预处理后得到的图像浅层特征图输入到分支网络中，提取出待测图像的局部特征；将局部特征和全局特征进行特征融合，并将融合特征输入到分类网络中，输出待测图像的分类识别信息。本发明对图像分类识别所需的计算成本较低，精度高，相关产品的适用性较强。
