一种基于注意力深度卷积神经分类网络的图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于注意力深度卷积神经分类网络的图像分类方法，具体为：步骤1：建立通道注意力模型；步骤2：建立空间注意力模型；步骤3：将通道注意力模型的输出结果作为空间注意力模型的输入，从而将通道注意力模型和空间注意力模型结合成注意力模型；步骤4：根据步骤3中的注意力模型建立深度卷积神经分类网络；步骤5：对步骤4中的深度卷积神经分类网络进行训练，采用训练好的深度卷积神经分类网络对图像进行分类。本发明提高了特征的表达能，忽略了无用信息，从而提高了图像分类的精度。