摘要
本发明属于图像识别技术领域,尤其为一种图像场景识别方法,该方法包括以下步骤,步骤1,准备数据集,选择场景识别数据集,将数据集划分为训练集、测试集、验证集,对图像进行预处理。本发明,通过设计了节点分类的图神经网络进行场景识别,充分的利用了图像中的目标信息,来提高识别精度,利用图神经网络进行识别,将大量的图片转换为图结构,简化了传统卷积神经网络的特征提取的步骤,同时,图神经网络模型和传统卷积神经网络相比参数较少,并且可以通过局部连接的方式,降低计算的复杂度,保证识别精度的同时,提高了场景识别的识别速度。
技术关键词
图像场景识别方法
图像语义分割网络
图像场景识别装置
神经网络模型
支路
语义分割模型
计算机设备
图像识别技术
识别模块
计算机存储介质
场景特征
数据
训练集
注意力
节点特征
系统为您推荐了相关专利信息
网络流量数据
零日攻击检测
预测网络流量
监测系统
卷积神经网络提取
语句
网页关键词
特征提取方法
客户
PageRank算法
负载均衡系统
支路
电流分流器
梯度下降算法
均衡负载系统
机电设备故障诊断
信号特征
故障诊断模型
数据
样本学习方法