发明 2023114283503 基于可分离卷积块和空间缩减注意力机制的图像分类方法
未下证 图像处理 计算机视觉 卷积神经网络 医学影像分析 自动驾驶 1人
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本发明涉及一种基于可分离卷积块和空间缩减注意力机制的图像分类方法，属于图像分类领域。将交叉深度可分离卷积和经过改进的空间缩减注意力机制加入到PVT模型中，减少模型训练时间，并且在减少注意力计算时计算量的同时基本不损失特征图的原始信息。搭建基于交叉深度可分离卷积块嵌入和空间缩减注意力机制的网络模型，包括块嵌入模块，线性投影模块，位置信息嵌入模块以及空间缩减注意力机制模块；进行图像分类，以提升在图像分类时的计算速率以及保留原始边界信息。从而达到整体的提升效果。本发明有效地改善了模型计算量巨大以及图像边界信息丢失等问题，减少了模型的计算量以及提升了模型分类性能。
