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摘要
本发明公开了一种场景图像分类方法、系统及存储介质,包括获取训练和测试的场景图像,并对其进行类别划分,获得相应类别标签数据库；将场景图像数据库划分为训练集和测试集,进行预处理后作为网络模型的输入；训练局部分形统计描述网络模型,保存训练完成的网络参数,所述局部分形统计描述网络模型包括基于ResNet预训练模型的特征提取器和局部分形密度图估计分支、全局池化分支、全连接层分类器；将保存好的网络模型加载,进行验证和测试。本发明相对于其他深度学习方法,引入局部密度估计模块,能够更好的处理多种光照变化,在真实场景下分类准确率更高。
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