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申请/专利权人：四川互慧软件有限公司
摘要：本发明涉及计算机视觉细粒度图像处理技术领域，具体涉及一种蛇种识别方法、蛇种识别神经网络训练方法及介质，将识别对象作为输入，基于经神经网络训练得到蛇种识别神经网络实现对蛇种的识别，包括：将识别对象分别输入到两路特征提取网络进行特征提取处理，以得到第一特征图和第二特征图；将第一特征图和第二特征图进行双线性汇合处理，得到用于分类器分类的第三特征图。方案中，由于采用双路径卷积神经网络架构进行图像特征的提取，通过双线性变换来捕捉这些特征之间的交互信息，使得不仅可以提取更丰富的特征表示，还可以在一定程度上模拟人类视觉对位置和形状的识别信息，在复杂的背景中准确地识别出蛇的种类，提高蛇种识别的准确性。
主权项：1.一种蛇种识别神经网络训练方法，其特征在于，用于训练得到蛇种识别方法中所采用的蛇种识别神经网络，训练方法包括：获取需要进行神经网络训练的训练集和测试集；构建初步蛇种识别神经网络架构，包括依次连接的特征提取层、双线性汇合层和分类器；其中，所述特征提取层为双路特征提取；网络参数初始化和损失函数构建，包括构建基于面向长尾分布目标检测的平衡损失函数；将所述训练集作为初步蛇种识别神经网络架构的输入，基于构建的损失函数进行神经网络的训练，从而得到初步的蛇种识别神经网络；将所述测试集输入到所述的初步的蛇种识别神经网络中，得到蛇种图形分类结果，基于分类结果重新进行神经网络的训练，从而得到最终的蛇种识别神经网络；所述的网络参数初始化和损失函数构建，包括：采用面向长尾分布目标检测的平衡损失函数作为训练的损失函数，引入动态的权重调整机制，根据不同类别的预测概率和真实标签之间的差异，自适应地调整损失函数中各个类别的权重；所述的将所述训练集作为初步蛇种识别神经网络架构的输入，基于构建的损失函数进行神经网络的训练，从而得到初步的蛇种识别神经网络，包括：冻结特征提取层和双线性汇合层的参数，基于构建的损失函数对分类器进行训练，以得到训练好的分类器；解冻特征提取层和双线性汇合层的参数，基于构建的损失函数对整个蛇种识别神经网络进行训练。
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