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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提出了基于细粒度特征学习网络的中餐菜品图像分类方法及系统，包括：构建细粒度特征学习网络，所述网络包括第一部分网络及第二部分网络；第一部分网络由拉普拉斯金字塔卷积层与多尺度特征融合层组合构成，用于在多感受野下提取中餐菜品图像的纹理信息特征；第二部分网络由同源双线性池化层与分类层组成，用于对提取的中餐菜品图像的纹理信息特征进行处理，以使在保留图像局部的细节信息的同时，学习到图像局部个体间的交互信息并输出分类结果。
主权项：1.基于细粒度特征学习网络的中餐菜品图像分类方法，其特征是，包括：构建细粒度特征学习网络，所述网络包括第一部分网络及第二部分网络；所述第一部分网络由拉普拉斯金字塔卷积层与多尺度特征融合层组合构成，用于在多感受野下提取中餐菜品图像的纹理信息特征；所述第二部分网络由同源双线性池化层与分类层组成，用于对提取的中餐菜品图像的纹理信息特征进行处理，以使在保留图像局部的细节信息的同时，学习到图像局部个体间的交互信息并输出分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于细粒度特征学习网络的中餐菜品图像分类方法及系统
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