申请/专利权人：江西理工大学

申请日：2023-10-10

公开（公告）日：2024-01-19

公开（公告）号：CN117422904A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/771;G06V10/762;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.06#实质审查的生效;2024.01.19#公开

摘要：本发明提出了一种基于DCNN的图像识别方法，包括以下步骤：对原始ResNet34网络模型进行改进，得到ResNet‑CBAMDW模型；将待测图像输入至已预训练的ResNet‑CBAMDW模型，提取图像特征，得到图像识别结果。本发明通过对ResNet34模型进行有效改进，解决了模型性能不足的问题。

主权项：1.一种基于DCNN的图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：对原始ResNet34网络模型进行改进，得到ResNet-CBAMDW模型；将待测图像输入至已预训练的ResNet-CBAMDW模型，提取图像特征，得到图像识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江西理工大学 一种基于DCNN的图像识别方法

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