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申请/专利权人：武汉轻工大学
摘要：本发明涉及计算机视觉中的细粒度水下鲨鱼图像分类领域，具体的说是基于注意力机制的改进B‑CNN鲨鱼种群细粒度分类方法，包括对鲨鱼图像数据预处理，将预处理后的鲨鱼图像数据输入到DM‑BCNN模型中进行训练，确定最佳的迭代次数后输出最佳的实验结果，对于DM‑BCNN模型，本发明特征提取器从VGG替换为ResNet，加深了网络结构，还提高了特征提取的效率和有效性，同时缓解了深层网络中的梯度消失问题，引入可变形卷积和NAM注意力机制增强了模型对图像几何变形的适应能力和对细粒度特征的关注度，替换原有损失函数为互通道损失函数有助于提升模型对不同通道特征的区分能力，增强对细粒度类别差异的敏感性。
主权项：1.基于注意力机制的改进B-CNN鲨鱼种群细粒度分类方法，其特征在于：所述方法包括；对鲨鱼图像数据预处理；将预处理后的鲨鱼图像数据输入到DM-BCNN模型中进行训练；确定最佳的迭代次数后输出最佳的实验结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉轻工大学 基于注意力机制的改进B-CNN鲨鱼种群细粒度分类方法
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