摘要
本申请公开了一种天气图像分类方法,属于天气图像分类技术领域,用以提高天气图像分类的精度。所述方法包括:将第一天气图像的3通道扩展至32通道;利用双通道自顶而下和自下而上的顺序扫描方式对扩展后的所述第一天气图像进行卷积处理,得到双通道卷积处理输出的第一特征图和第二特征图;将所述第一特征图和所述第二特征图进行融合,得到第三特征图,将所述第三特征图的通道扩展至1024通道;通过通道自注意力机制处理扩展后的所述第三特征图,得到第四特征图;利用YOLO框架的classify block对所述第四特征图进行分类,得到所述第一天气图像的分类结果。
技术关键词
天气图像分类方法
神经网络参数
通道
注意力机制
图像分类技术
框架
样本
矩阵
标记
非线性
批量
数据
精度
系统为您推荐了相关专利信息
递归神经网络模型
多任务学习模型
卷积神经网络模型
时间预测方法
数据
传感器装置
网络
传感器配置
虚拟现实内容
模拟传感器
监测诊断系统
链条刀片
模式识别模型
多维度传感器
预警模型