一种基于深度学习的天气多分类识别方法

本发明涉及一种基于深度学习的天气多分类识别方法，用于从单个图像中对多种天气进行分类，如多云、雨天、晴天、雾天、雪天、雷电等。本发明在传统卷积神经网络的基础上，结合了通道注意力机制，提出了一种拥有改进通道注意力机制的卷积神经网络模型。利用注意力机制实现特征通道的自适应校准，该网络模型具有较好的泛化能力和分类准确度。