摘要
本发明公开了一种基于双分支融合网络的图像分类方法、装置、设备及介质,涉及图像分类技术领域,包括获取待分类图像;将待分类图像输入双分支融合网络,得到图像分类结果;其中,双分支融合网络包括语义特征分支、空间信息分支和特征聚合解码器,语义特征分支用于从待分类图像中提取N个尺度的语义特征图;空间信息分支用于从待分类图像中提取N个尺度的空间细节特征图和边缘细节信息图;特征聚合解码器用于对N个尺度的语义特征图、N个尺度的空间细节特征图和边缘细节信息图进行聚合和增强,并输出图像分类结果。本发明能够从待分类图像中提取空间细节特征和语义特征并进行融合,从而减少图像信息的损耗,提高分类精度。
技术关键词
图像分类方法
语义特征
分支
融合特征
卷积模块
网络
解码器
上采样
sigmoid函数
图像分类设备
残差模块
空间特征信息
图像分类技术
可读存储介质
图像分类装置
图像获取模块
计算机
注意力
系统为您推荐了相关专利信息
局部图像特征
对象
图像检测方法
训练检测模型
语义
状态监测方法
训练数据处理
动态邻接矩阵
数据处理模型
时空融合特征
活性预测方法
分支
全局平均池化
RNA二级结构
二维卷积网络
语言翻译方法
多头注意力机制
神经网络模型
融合特征
解码器