多重注意力幽灵残差融合分类模型及其分类方法

摘要

本发明公开了一种用于图像分类的多重注意力幽灵残差融合分类模型(MAGR)及其分类方法，包括依次连接的基础特征提取网络、幽灵残差映射网络和图像分类网络；基础特征提取网络借助注意力机制有侧重的提取有用的特征信息，负责提取输入图像的基础特征，并送入幽灵残差映射网络；幽灵残差映射网络融合了幽灵卷积、多支路幽灵组卷积和残差连接，负责提取网络的高级特征；图像分类网络根据提取的全部特征信息判断图像所属类别，获取图像对应的标签，实现分类。本发明用于图像分类，能够实现分类模型的高效化、轻量化，同时保证图像的高精度分类。