基于改進(jìn)ResNet模型的圖像分類(lèi)方法

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摘  要：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有卷積結(jié)構(gòu)的深層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，被廣泛地應(yīng)用于圖像分類(lèi)等重要領(lǐng)域。針對(duì)原始ResNet網(wǎng)絡(luò)提取特征能力不足的問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)ResNet模型的圖像分類(lèi)方法。將現(xiàn)有的SE通道注意力機(jī)制，嵌入到原始ResNet網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)殘差結(jié)構(gòu)的末端，進(jìn)行跨信道的信息交互，捕捉更顯著的通道或像素信息。（剩余5497字）