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本发明公开了一种卷积神经网络图像识别方法及装置,通过获取原始图像;对原始图像进行预处理;利用卷积神经网络提取经预处理后的图像的特征,并计算出各层特征经过多层传递产生的残差;对各层间特征残差和最后提取特征进行降维处理;对降维后的特征进行融合,获取特征融合后的特征表达;采用分类器对融合后的特征进行图像分类。在特征映射过程中都会出现残差,这些残差除了用于CNN反向传播来调整权值和偏置,还含有许多具有一定表达能力的信息。本发明所提供的卷积神经网络图像识别方法及装置,通过各级残差和输出特征的融合,增强了特征的表现力,提高了图像识别的精度。
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