一种联合FCN网络和Resnet网络的图像分类方法

摘要

本发明涉及一种联合FCN网络和Resnet网络的图像分类方法，该方法包括获取待分类的图像；将获得的待分类的图像输入训练好的分类模型进行分类获得分类结果，分类模型由FCN网络模块和Resnet网络模块联合形成，其中，FCN网络模块包括依次连接的输入层、中间层和上采样层，Resnet网络模块包括中间层和输出层，FCN网络模块的上采样层的输出和FCN网络模块的输入进行乘法运算得到的结果作为Resnet网络模块的中间层的输入。在本发明中，进行乘积运算使得输入图像的每个像素加入注意力机制，由此能够解决现有技术中Resnet分类网络分类精度不够高的问题。