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本发明公开一种基于并行不对称空洞卷积的深度学习网络的图像分类方法。该方法通过引入不对称卷积构建了一种基于卷积并行性的并行不对称空洞卷积模块。该模块由不对称卷积与空洞卷积构成，通过不对称卷积结构的特殊性，使得模块在不改变感受野的情况下充分利用特征图所含信息，提高了网络模型的特征表达能力。并行不对称空洞卷积模块可以用来代替传统的连续卷积，在不增加模型复杂度的情况下，提升整个模型的准确率。嵌入该模块的任意模型对图像进行分类，会提高了分类效果。该模块嵌入方法易于实现，可用于任意模型，使模型具有更好的鲁棒性和准确率。