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公开(公告)号:CN114299459A
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202210079740.3
申请日:2022-01-24
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/54 , G06F30/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多模多目标进化优化的车辆图像分类方法,包括:步骤一、获取带有类别标签的车辆图像样本并构建训练数据集;步骤二、定义网络分类模型结构,包括是正常模块和降维模块;步骤三、随机初始化降维模块的结构并固定,以搜索令模型性能最优的正常模块并得到结构确定的正常模块;步骤四,固定结构确定的正常模块,以搜索令模型性能最优的降维模块并得到结构确定的降维模块;步骤五,由结构确定的正常模块和降维模块构成车辆图像分类模型用于对待分类的车辆图像样本数据进行分类。本发明能搜索到性能最优的网络模块结构进行集成,集成后的网络模型能够快速对车辆图像进行分类,并提升分类的精度和准确度。