摘要
本发明提供一种长尾图像数据分类方法、装置、电子设备及存储介质,该长尾图像数据分类方法包括:获取目标长尾图像,对目标长尾图像采用长尾图像分类模型进行处理,得到目标长尾图像的分类结果;长尾图像分类模型采用以下步骤训练得到:获取长尾数据集,对长尾数据集采用ResNet主干网络进行特征提取,得到多级层次特征;对多级层次特征采用自适应上下文进行增强处理,得到增强多级层次特征;采用ReLU激活函数基于线性增长和非线性门控机制对增强多级层次特征进行分类,得到长尾数据集的分类结果;根据长尾数据集的分类结果,完成长尾图像分类模型的训练。本发明的有益效果为:提高了长尾图片数据分类的准确性。
技术关键词
图像数据分类方法
图像分类模型
非线性
中间层
数据分类装置
特征地图
电子设备
双线性插值
多级特征
多尺度
层级
网络
注意力机制
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