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一种双线性特征融合的细粒度概念模型及学习方法

摘要

本发明公开了一种双线性特征融合的细粒度概念模型及学习方法,该方法将经由深度卷积网络模型vgg16提取的细粒度图像中的多层特征进行外积,池化等方法得到具有鉴别局部特征的bilinear双线性特征描述子进行融合以及VGG‑16conv5_1路、conv5_2路、conv5_3路融合的特征图提取的多视窗特征与VGG‑16conv5_2、conv5_3路分别提取的双线性特征进行融合再分别送入于全连接层后接softmax多类别分类器得到分类结果。在数据预处理阶段,对输入的图像数据进行预处理,减去图像均值消除噪声,有效利用图像随机裁剪、图像水平翻转等数据增强手段。在只需要提供图像级别的类别信息的条件下,本发明联合细粒度图像多层特征融合提高了分类的精度。

著录项

  • 公开/公告号CN109685115A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西北大学;

    申请/专利号CN201811451741.6

  • 申请日2018-11-30

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构61216 西安恒泰知识产权代理事务所;

  • 代理人李婷

  • 地址 710069 陕西省西安市太白北路229号

  • 入库时间 2024-02-19 09:22:25

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20181130

    实质审查的生效

  • 2019-04-26

    公开

    公开

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