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申请/专利权人：无锡学院
摘要：本发明公开了一种改进的ShuffleNet卷积神经网络及其遥感图像的分类方法，该方法构建并训练ShuffleNet卷积神经网络，获取图像数据集并将图像数据集中的数据划分为训练集和测试集，对图像数据集进行预处理，并裁剪成分辨率为224×224的图像，将裁剪后的图像输入到Conv1层进行卷积运算，并对训练集中的图像进行特征提取，将特征提取后的图像输入到最大重叠池化层，将最大重叠池化层处理后的图像输入到ShuffleNetV2网络组成的三个阶段中，将第三个阶段输出的图像依次输入到Conv5层、SE模块、全局平均池化层、全连接层中，得到训练好的ShuffleNet卷积神经网络，将测试集输入至训练好的ShuffleNet卷积神经网络，得到图像分类结果。本发明可以有效地减少网络的内存占用量，有着较好的分类准确率。
主权项：1.一种改进的ShuffleNet卷积神经网络，其特征在于，所述改进的ShuffleNet卷积神经网络从前至后为Conv1层、最大重叠池化层、ShuffleNetV2网络、Conv5层、SE模块、全局平均池化层和全连接层，ShuffleNetV2网络包括依次连接的Stage1、Stage2和Stage3。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡学院 一种改进的ShuffleNet卷积神经网络及其遥感图像的分类方法
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