基于图像组件层次结构信息的神经网络架构搜索方法

本发明公开了一种基于图像组件层次结构信息的神经网络架构搜索方法，包括以下步骤；步骤1：向图像部件层次结构输入图像的特征，提取各个部件特征；步骤2：将所述部件特征作为层次信息推理规则模块的输入，用于建立层次化结构的推理逻辑，对不同层次的部件特征进行动态加权，用于传递部件之间的层次信息；步骤3：对动态加权后的部件特征进行权重分配和优化，用于在建模部件之间的交互关系并动态调整影响权重；步骤4：结合层次信息推理规则模块与损失函数模块，通过进化算法进行网络架构的优化搜索；步骤5：加速网络的收敛过程。本发明提升网络架构的搜索效率、信息传递的有效性及训练过程的性能，最终实现对复杂图像场景的更好理解和表达。