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公开(公告)号：CN119723147A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411497309.6
申请日：2024-10-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于FoldNet网络进行图像处理的方法，包括以下步骤：提出一种面向全局信息的模块——折叠卷积；设计一个自适应双向混合模块，使用MobileNetV2模块和折叠卷积分别提取局部和全局特征；基于自适应双向混合模块建立一系列的FoldNet网络；用网络结构去训练数据得到训练模型，并用验证集进行验证、调参，选出最优模型；用测试集对选出的最优模型进行测试。本发明通过大量实验对比先进模型验证了FoldNet在图像分类中的有效性，其能够在计算复杂性和准确性之间取得很好的平衡，同时可以转移并应用于许多下游任务，如检测，分割，生成等。
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