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申请/专利权人：中国石油大学(华东)
摘要：本发明公开具有动态多尺度特征融合和通道评分能力的神经网络，属于神经网络技术领域，用于图像分类，包括特征提取模块、动态多尺度特征融合模块和通道评分模块，特征提取模块的输出是输入特征，输入特征输入动态多尺度特征融合模块，动态多尺度特征融合模块输出多尺度融合特征，多尺度融合特征输入至通道评分模块，通道评分模块输出鲁棒特征；将待处理的图像使用最大类间方差分割法进行初始分割，将初始分割后的图像输入至特征提取模块，使用全连接层处理鲁棒特征得到待处理的图像分类结果。本发明在分类精度上具有较好的性能表现，优于现有技术的部分分类网络，提高了模型的泛化性。
主权项：1.具有动态多尺度特征融合和通道评分能力的神经网络，其特征在于，包括特征提取模块、动态多尺度特征融合模块和通道评分模块，特征提取模块的输出是输入特征，输入特征输入动态多尺度特征融合模块，动态多尺度特征融合模块输出多尺度融合特征，多尺度融合特征输入至通道评分模块，通道评分模块输出鲁棒特征；将待处理的图像使用最大类间方差分割法Otsu进行初始分割，将初始分割后的图像输入至特征提取模块，使用全连接层处理鲁棒特征得到待处理的图像分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(华东) 具有动态多尺度特征融合和通道评分能力的神经网络
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