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专利名称:一种低分辨率藻类图像识别的轻量化模型的构建方法

专利申请号202210682386.3
申请日2022.06.15
公开(公告)号CN115063783A
公开(公告)日2022.09.16
主分类号G06V20/60
分案原申请号
分类号G06V20/60 G06V10/82 G06V10/44 G06N3/08 G06N3/04
优先权
申请(专利权)人大连海洋大学
地址116023 辽宁省大连市沙河口区黑石礁街52号
发明(设计)人刘丹;王鹏祺;程远;毕海
国际申请
国际公布
进入国家阶段日期
专利代理机构大连东方专利代理有限责任公司 21212
代理人高意
专利类型发明专利
摘要本发明提供一种低分辨率藻类图像识别的轻量化模型的构建方法,包括:构建GhostNet网络,基于GhostNet网络的Ghost残差结构与网络结构进行卷积操作,获取Ghost特征图;选用Relu作为激活函数;在GhostNet网络中引入ECA注意力机制,构造GhostNet‑Eca网络结构。其构造的GhostNet‑Eca网络结构,既不增加模型复杂程度同时又可以保证模型精确度。ECA(EfficientChannel Attention)注意力机制是一种新型轻量化注意力机制,与原本GhostNet中使用的SE注意力机制相比,在不增加算法计算成本,也不影响模型结果精度的情况下,避免了频繁降维带来的运算负担,同时也保持高效的性能。
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