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专利号	2019106616433	专利名称	一种基于卷积神经网络的艺术图像分类方法
专利类型	发明专利	国际分类	G06K9/62;G06N3/04
申请人	浙江理工大学	申请地址	浙江省杭州市经济技术开发区白杨街道2号大街928号
发明人	张华熊;杨秀芹;何利力;王玉平;刘裕东;郑军红	申请日期	2019-07-22
下证状态	未知	更新时间	2023-06-10 08:36:29
专利摘要	本发明公开了一种基于卷积神经网络的艺术图像分类方法，包括：获取每类艺术图像，图像裁切与构建训练集、验证集；然后使用空洞卷积、DKSE模块、深度可分离卷积搭建卷积神经网络；最后用训练集输入搭建好的卷积神经网络对其进行训练，得到可用来进行艺术图像分类的网络模型。本发明较传统方法相比，提取的艺术图像的整体特征与局部细节特征更加全面，可以适用于多种艺术图像分类研究，模型通用性较强，填补了现有多类艺术图像分类检索研究的不足；本发明中设计的卷积神经网络可减少对艺术图像分类人员的专业要求，避免了传统分类算法中复杂的特征提取和数据标注的工作；本发明卷积神经网络结构较其他卷积神经网络结构简单，分类准确率高。

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	企业	个人	专利代理委托书专利权转让协议办理文件副本请求书发明人变更声明	专利证书手续合格通知书专利登记簿副本
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卖方	企业营业执照专利证书原件	身份证专利证书原件