用于图像处理的双向自适应重加权神经网络的构建方法

本发明公开用于图像处理的双向自适应重加权神经网络的构建方法，属于神经网络技术领域，用于图像分类，包括将待处理的图像输入卷积神经网络特征提取器得到图像特征，将图像特征输入双向自适应重加权神经网络，双向自适应重加权神经网络中图像特征分为两支，一支输入跨区域重加权模块得到第一输出，一支输入自适应多尺度全局到局部重加权模块中得到第二输出，结合注意力机制将两个输出缩减为固定大小的向量，通过全连接层得到图像处理结果。本发明能够很好地平衡全局和局部信息，无需依赖感兴趣区域ROI标注，也不需要校准超参数；将大规模信息整合起来评估小规模区域，并有效突出细节信息，从而提高分类效果。