[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的图像分类处理方法在审
| 申请号： | 202010162337.8 | 申请日： | 2020-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN111340133A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 武军成;张攀;肖建 | 申请（专利权）人： | 四川长虹电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 四川省成都市天策商标专利事务所 51213 | 代理人： | 张秀敏 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的图像分类处理方法，包括：建立VGG16卷积神经网络分类模型；将已有的MIAS医学图像数据库中的图像处理成适用于VGG16卷积神经网络分类模型的图像，将图像分成训练集和测试集；对已有的VGG16卷积神经网络进行迁移学习，即前面的层不动，对softmax层进行改动；将训练集输入修改后的VGG16卷积神经网络进行分类训练，得到训练后的VGG模型；将测试集输入训练后的VGG模型，输出图像预测结果。本发明保留较大局部范围内的特征相关性，因此可以使图像分割的关键特征更加明显，病变区域能够清晰高效地被发现；其次基于VGG模型的计算量要小于其他模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 图像 分类 处理 方法 | ||
【主权项】：
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