基于卷积轴注意力机制的残差网络图像分类方法

本发明公开基于卷积轴注意力机制的残差网络图像分类方法，包括如下步骤：步骤1，选取训练样本集合和测试样本集合，并对训练样本集合和测试样本集合中的图像进行预处理操作，其中，H表示图像的高，W表示图像的宽；步骤2，构建CANet网络，创建一个随机初始化的输入图像M∈R3×H×W，通过将输入图像M传递给CANet网络来执行前向传播，得到分类结果；步骤3，将步骤1.2获取的训练集图像输入到步骤2构建的CANet网络中进行训练；步骤4，利用训练好的CANet网络对测试集图像进行分类，以获得图像分类准确度。该方法在保证现有残差网络ResNet的图像分类精度前提下，能够有效地降低其参数量。