[发明专利]一种改进的滑动式分组卷积神经网络

权利要求书

1.一种改进的滑动式分组卷积神经网络，其特征在于：包括以下步骤：

(1)将总通道分为N个分组，对输入的全部通道按照两个参数G和S来进行分组卷积，在全部通道中取第一个通道到第G个通道为第一个组的输入进行卷积，这一组中包含G个通道，经过卷积操作之后输出S个通道，接下来在总通道上进行滑动操作，以S作为滑动的步长，然后第二组卷积操作的的输入为总通道数的第S+1个通道到第S+G，依旧是G个通道作为第二组输入进行卷积操作，并且输出S个通道，以此类推；若最后组剩余的总通道数不足G个，则从位于总通道开头部分的通道继续取，直到最后一组的输入通道数到达G个为止；

(2)对步骤(1)的每次输出通道进行堆叠操作，确保得到的通道数等于或者大于所需的通道数；

(3)对步骤(2)堆叠后所得到的通道进行剪切，堆叠后得到的通道数可能会超出本身所需要的，所以这里进行剪切操作将超出的通道舍弃，得到所需要的通道数。

2.根据权利要求1所述的改进的滑动式分组卷积神经网络，其特征在于，步骤(1)中，相邻的两个分组卷积，具有G-S个共享卷积。

3.根据权利要求1所述的改进的滑动式分组卷积神经网络，其特征在于，所述步骤(1)中，输出通道S的数量小于输入通道G的数量。

4.根据权利要求1所述的改进的滑动式分组卷积神经网络，其特征在于，所述步骤(1)中，每个分组均有且仅有G个通道。

5.根据权利要求1所述的改进的滑动式分组卷积神经网络，其特征在于，每组的输出通道均为当前分组的第一个通道到第S个通道。

6.根据权利要求1所述的改进的滑动式分组卷积神经网络，其特征在于，所有组的输入通道数G相同，输出通道数S也相同。