基于深度学习多分支逻辑调整综合的长尾图像识别方法

本发明公开了一种基于深度学习多分支逻辑调整综合的长尾图像识别方法，该方法是基于改进SADE网络实现长尾图像的有效识别，该改进SADE网络为多分支特征提取网络，包含一个共享主干网络和三个并行的专家分支网络，并使用设计的多分支逻辑融合策略，共享主干网络包含一个残差卷积模块，专家分支网络包含两个残差卷积模块，多分支逻辑融合策略是将逻辑输出转变为概率分布向量，然后归一化相容概率分布向量，通过综合多分支逻辑输出以提供更可靠的逻辑输出。本发明考虑长尾数据的特点，通过分化分支网络以及调整多专家分支网络的逻辑输出，提高网络对少数类样本的识别率，同时综合不同专家的逻辑输出到最终的决策中，从而提升网络的整体性能。