基于自适应动态卷积网络的图像分类识别方法、装置和计算机设备

本发明涉及图形分类识别领域，具体涉及一种基于自适应动态卷积网络的图像分类识别方法、装置和计算机设备，所述的方法包括获取待测图像，将所述待测图像输入到预处理块中，得到图像的浅层特征图和图形参数信息；将预处理后的得到的图形参数信息与待测图像相结合输入主干网络的自适应动态卷积网络中得到图像全局特征；其中，自适应动态卷积指按照对应的参数信息选择对应形状的卷积核；将预处理后得到的图像浅层特征图输入到分支网络中，提取出待测图像的局部特征；将局部特征和全局特征进行特征融合，并将融合特征输入到分类网络中，输出待测图像的分类识别信息。本发明对图像分类识别所需的计算成本较低，精度高，相关产品的适用性较强。

《基于自适应动态卷积网络的图像分类识别方法、装置和计算机设备》是一发明专利，专利号为 2022100881884，当前法律状态为已下证，由深圳市睿科兴科技有限公司提出申请，发明人为钟福金;黄健，申请日期为2022-01-25，公开（公告）日期为2025-06-03，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/764 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机外卖互联网图像音频视频直播购物人工智能神经网络社交金融数据电商电子商务跨境电商外贸基金广告推送视频音频电影视电视动画视频音频直播社交推广通信网络维度电影视电视动画视频投影电影院动漫漫画片卡通电影信息安全网络攻击安全存储数据传输移动通信工业物联网边缘计算服务器人工智能大数据安全无线网络金融交易支付区域链无线电通信互联网无线通信网络数据人工智能大数据数据运算网络维度金融交易支付ETC认证支付宝股票收费物流供应链电商跨境电商外贸。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及图形分类识别领域，具体涉及一种基于自适应动态卷积网络的图像分类识别方法、装置和计算机设备，所述的方法包括获取待测图像，将所述待测图像输入到预处理块中，得到图像的浅层特征图和图形参数信息；将预处理后的得到的图形参数信息与待测图像相结合输入主干网络的自适应动态卷积网络中得到图像全局特征；其中，自适应动态卷积指按照对应的参数信息选择对应形状的卷积核；将预处理后得到的图像浅层特征图输入到分支网络中，提取出待测图像的局部特征；将局部特征和全局特征进行特征融合，并将融合特征输入到分类网络中，输出待测图像的分类识别信息。本发明对图像分类识别所需的计算成本较低，精度高，相关产品的适用性较强。

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