一种基于多技术融合卷积神经网络的图像识别数据模型

本发明公开了一种基于多技术融合卷积神经网络的图像识别数据模型，包含预处理和增强层、空间变换网络模块、深度残差网络模块、空洞卷积模块、特征融合和分类层。通过在原有的卷积神经网络图形识别技术的基础上，引入空间变换网络，可以显式地对输入图像进行空间变换，增强模型对空间变换的适应性，提高对图像变换的鲁棒性。通过引入残差连接使得信息可以通过恒等映射直接传播，来减轻梯度消失和爆炸的问题，提高网络的深度而不损失训练能力。通过结合标准卷积和空洞卷积的优点，有效捕获图像的局部特征和广泛的上下文信息，而且不增加额外的模型参数，提高了模型的效率和效果。