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一种基于深度学习的快速图像分类方法

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成果简介
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前景分析

成果名称：	一种基于深度学习的快速图像分类方法	关键字：	卷积 , 训练 , 图像 , 分类 , 网络 , fc , 函数 , 激活 , 数据 , 学习	应用行业：	计算机、通信和其他电子设备制造业
高新技术领域：	电子信息技术	所在地：	浙江省	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN201710411660.2	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内领先	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	新一代信息技术	课题来源：
第一完成单位名称：	浙江工业大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	请选择...	交易价格(万)：	8.00	所属十强产业：

一种基于深度学习的快速图像分类方法，所述方法包括以下步骤：步骤一、网络构建；步骤二、数据集预处理；步骤三、网络训练；步骤四、图像分类，过程如下：步骤4.1：将预处理好的测试数据集送入训练好的网络模型，提取测试图像的多尺度特征；步骤4.2：将提取的多尺度特征送入Softmax分类器，输出测试图像属于某一类别的概率；步骤4.3：将图像属于某一类别的概率和图像对应的标签输入Accuracy网络层，输出图像被正确分类的概率；经过上述步骤的操作，即可实现对测试图像的快速分类。本发明提供一种训练时间短、训练简便、分类精度高的基于深度学习的快速图像分类方法。