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公开(公告)号：CN119516260A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411557015.8
申请日：2024-11-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和三支决策的花卉图像分类方法，首先，采用AlexNet深度学习模型对花卉图像进行初次分类，获取初步的分类结果。随后，通过三支决策方法对初次分类结果进行处理，将测试集数据划分为确定域、不确定域和拒绝域。对于处于不确定域的数据，在原有模型的基础上，加权融合多模型与多通道注意力模块结合，为分类层提供了更多的数据信息，进一步提升了分类层对边界域中的样本做出决策，避免了盲目决策带来的风险。这种多模型融合与注意力模块的结合，不仅能够捕捉到图像中的细微特征，还能有效提升模型的泛化能力和鲁棒性，从而显著提高花卉图像分类的总体精确度。
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