专利名称：基于红黑形态小波池化网络的图像分类方法及系统专利类型：发明专利 发明人：何楚，石紫珊，何博琨，田玲
申请号：CN202010339964.4
申请日：20200426
公开号：CN111461259A
公开日：
20200728
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种基于红黑形态小波池化网络的图像分类方法及系统，包括准备待分类图像数据集；将红黑形态小波与最大池化融合，构建提升方案池化层，用于提取待分类图像的特征并进行降采样；基于待分类图像数据集，构建及训练提升方案卷积神经网络，并通过Softmax分类器实现分类，所述提升方案卷积神经网络包含提升方案池化层；所述提升方案池化层包含两个支路，分别是红黑形态小波支路和最大池化支路，提升方案池化层的最终输出y红黑形态小波的输出和最大池化分支的输出融合得到；所述红黑形态小波支路包含垂直和水平方向的提升过程和对角方向的提升过程。本发明能够有效提高神经网络的识别能力，在基准图像的分类任务上有明显的准确率提升。 申请人：武汉大学
地址：430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
国籍：CN
代理机构：武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：严彦
豫公网安备41160202000603
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