摘要
本发明提供的一种基于改进的MobileViT模型的图像分类方法,包括以下步骤:S1.获取图像数据集,并对图像数据集进行预处理,得到样本数据集;S2.构建改进的MobileViT模型;S3.将样本数据集输入至改进的MobileViT模型中进行训练;S4.判断改进的MobileViT模型是否训练完成,如是,则进入步骤S5;如否,则更新参数,并返回步骤S3中;S5.对待分类图像进行预处理,并将预处理后的图像输入至训练完成的改进的MobileViT模型中,得到分类结果。
技术关键词
图像分类方法
卷积模块
注意力机制
轻量级神经网络
全局特征提取
局部特征提取
图像块
样本
输入端
可读存储介质
存储计算机程序
数据
输出端
电子设备
处理器
亮度
存储器
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智能电表故障
图像特征向量
预警方法
交叉注意力机制
多参数
启发式算法
智能网络
排产模型
数据抽样
多头注意力机制
肌电信号识别
频域特征
分类方法
校准
多元线性回归算法
交易风险预测
风险预测模型
融合特征
深度特征融合
多视角
交通流预测方法
注意力机制
随机梯度下降
交通流预测系统
数据