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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明提出了一种基于离散小波注意力模块的图像分类方法及系统，属于图像分类技术领域，包括构建训练数据集；构建图像分类模型；图像分类模型包括依次连接的特征图提取模块、特征提取模块和特征分类模块；在特征提取模块中包括离散小波注意力模块，离散小波注意力模块基于离散小波变换机制和空间注意力机制，对特征图提取模块输出的特征图进行图像特征的提取，并将提取得到的图像特征输入特征分类模块，得到图像分类结果；利用训练数据集对图像分类模型进行训练，得到训练好的图像分类模型；将待分类的图像尺寸调整为与训练图像相同的尺寸，输入到训练好的图像分类模型中，得到图像分类结果。
主权项：1.一种基于离散小波注意力模块的图像分类方法，其特征在于，所述图像分类方法包括：构建包括训练图像和训练图像的标签的训练数据集；各训练图像的尺寸相同；构建图像分类模型；所述图像分类模型包括依次连接的特征图提取模块、特征提取模块和特征分类模块；所述特征提取模块中包括离散小波注意力模块，所述离散小波注意力模块用于基于离散小波变换机制和空间注意力机制，对特征图提取模块输出的特征图进行图像特征的提取，并将提取得到的图像特征输入所述特征分类模块，得到图像分类结果；利用所述训练数据集对所述图像分类模型进行训练，得到训练好的图像分类模型；将待分类的图像尺寸调整为与训练图像相同的尺寸，输入到所述训练好的图像分类模型中，得到图像分类结果；在所述构建包括训练图像和对应训练图像标签的训练数据集后，所述图像分类方法还包括对各训练图像进行数据增强，具体包括：依次取出所述训练数据集中的各训练图像；在所述训练图像周围进行像素扩充，得到扩充训练图像；对所述扩充训练图像进行随机裁剪，重新得到原尺寸的剪裁训练图像；将所述剪裁训练图像做随机水平翻转，得到增强训练图像，将所述增强训练图像替代原训练图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种基于离散小波注意力模块的图像分类方法及系统
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