一種基于三維小波變換的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210232905.6 申請日 -
公開（公告）號 CN114581717A 公開（公告）日 2022-06-03
申請公布號 CN114581717A 申請公布日 2022-06-03
分類號 G06V10/764;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/40;G06V10/54;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 李亞峰;孫潔琪;張文博 申請（專利權(quán)）人 寶雞文理學(xué)院
代理機(jī)構(gòu) 北京精金石知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 強(qiáng)紅剛
地址 721000 陜西省寶雞市渭濱區(qū)寶光路44號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于三維小波變換的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法，屬于圖像分類和人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過對深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的池化層進(jìn)行分析，設(shè)計(jì)并搭建三維小波變換模塊以改進(jìn)現(xiàn)有的池化操作,包括以下步驟：S1、將數(shù)據(jù)集均劃分為訓(xùn)練集與測試集；S2、設(shè)計(jì)并搭建三維小波變換模塊；S3、將搭建的三維小波變換的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別在自然圖像分類數(shù)據(jù)集以及紋理圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，并進(jìn)行測試以驗(yàn)證三維小波變換模塊的有效性。該基于三維小波變換的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法，其核心思想是構(gòu)建三維小波變換模塊以改進(jìn)傳統(tǒng)操作，在進(jìn)行下采樣時(shí)對特征信息進(jìn)行重新整合，在盡可能保證信息流完整的前提下降低特征圖分辨率。