[發(fā)明專利]一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類處理方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010162337.8
• 申請(qǐng)日: 2020-03-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111340133A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-06-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 武軍成;張攀;肖建
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 四川長(zhǎng)虹電器股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 四川省成都市天策商標(biāo)專利事務(wù)所 51213
• 代理人: 張秀敏

1.一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類處理方法，其特征在于，包括：

步驟S1：基于MATLAB環(huán)境建立VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型，VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型具有用于從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)集的調(diào)用接口；

步驟S2：將已有的MIAS醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像處理成適用于VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型的圖像，將圖像分成訓(xùn)練集和測(cè)試集；

步驟S3：對(duì)已有的VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，即前面的層不動(dòng)，對(duì)softmax層進(jìn)行改動(dòng)，改為基于醫(yī)學(xué)病變特征的特征提取并進(jìn)行三分類；

步驟S4：按照訓(xùn)練最優(yōu)比例，將訓(xùn)練集輸入修改后的VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的VGG模型；

步驟S5：將測(cè)試集輸入訓(xùn)練后的VGG模型，輸出圖像預(yù)測(cè)結(jié)果。