《一种基于Transformer神经网络的图像分类方法》

技术简介：

本发明涉及图像分类技术领域,尤其涉及一种基于Transformer神经网络的图像分类方法,包括：利用大型数据集对Transformer神经网络进行预训练；使用自制的数据集对Transformer神经网络进行微调；对采集的图像分块处理；将张量在通道维度上对每个像素做线性变换,并对变换后的张量在通道维度上进行LayerNorm操作；将处理好的图像送入训练好的Transformer神经网络进行特征提取；提取得到的最终特征进行检测,并将图片分类到得分最高的类。本发明解决传统的卷积神经网络在对图像进行分类时精度不够高；现有的多头注意力机制计算量大的问题。

研发人员：屈霞;田晨阳