公开(公告)号：CN111832621A

公开(公告)日：2020-10-27

申请号：CN202010531567.7

申请日：2020-06-11

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  中国科学院计算技术研究所

Inventor： 刘春阳 ,  张旭 ,  陈志鹏 ,  唐胜 ,  王鹏 ,  张翔宇 ,  张丽 ,  曹智 ,  张勇东

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于稠密多路卷积网络的图片分类方法和系统，包括：构建由分组、变换、聚合构成的基本单元，基于该基本单元构建新的稠密模块，将密集连接的卷积DenseNet网络网络框架中原始稠密模块替换为该新稠密模块，得到稠密多路卷积网络；使用已标记类别的图片数据作为训练数据，通过梯度反向传播更新该稠密多路卷积网络中的权重，训练该稠密多路卷积网络，得到图片分类模型；将待分类图片数据输入该分类模型，得到该待分类图片数据的分类结果。本发明提出的稠密多路卷积网络，对DenseNet网络的基本模块进行了改进和优化，以获取表达力更强的特征。