基于双分支融合网络的图像分类方法、装置、设备及介质

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基于双分支融合网络的图像分类方法、装置、设备及介质
申请号:CN202411528693
申请日期:2024-10-30
公开号:CN119339154A
公开日期:2025-01-21
类型:发明专利
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
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