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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的图像内部纹理分类方法,包括：1)输入纹理图像；2)使用ResNet50对图像提取特征,其对特征进行分层提取,将后面三个特征层的输出进行融合；3)设计多尺度特征感知模块对ResNet50提取的特征进行多尺度特征感知；4)使用skip跳接结构将中间特征层的信息直接引入后面特征层中,实现中间层纹理信息的传输；5)融合多尺度特征感知模块与跨层信息中的特征图；6)设计类别信息感知模块对融合后的特征图采用类似全连接网络中编码层的方法来计算类别信息,获得每个像素点的纹理分类结果。本发明可有效实现纹理类别的精准识别,提升不同纹理交界处的识别精度。
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