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公开(公告)号：CN113936169A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111098800.8
申请日：2021-09-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于二值神经网络的图像分类方法和系统，包括：构建包括特征扩增层、二值卷积层、激活层和分段缩放层的神经网络模块，并通过堆叠神经网络模块构建二值神经网络；获取已经标记图像类别标签的图像作为训练数据，将训练数据的浮点特征图输入至二值神经网络中第一个模块的特征扩增层，以扩增浮点特征图的通道数，得到扩增特征图，将扩增特征图转换为二值特征图后输入至卷积层，得到二值特征图的卷积特征图，卷积特征图经归一化处理后输入至分段缩放层，通过分段缩放层的缩放因子调整模块输出的浮点特征图，并将结果作为输入传递给下一个神经网络模块，将最后一个神经网络模块得到的训练数据的图像类别作为训练结果。
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