[发明专利]一种基于卷积神经网络的图像像素分类方法在审
| 申请号： | 201710025737.2 | 申请日： | 2017-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN106651887A | 公开（公告）日： | 2017-05-10 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明中提出的一种基于卷积神经网络的图像像素分类方法，其主要内容包括数据输入、预处理、核心抽样、像素预测、输出结果，其过程为，输入图像首先被叠加在一起并调整为统一大小后被输入到预训练模型，获取对应每个图像的每一像素生成的中间映射，同一像素对应的多个中间映射形成皮层柱；接下来，从皮层柱的集合中随机抽取样本，并将得到的核心样本反馈到第二阶段的深度置信网络；然后网络对核心样本进行像素预测；最后，根据当前任务的不同输出不同的结果。本发明在图像分割方面，与现有的技术相比，它有助于产生细粒度分割；使用预训练的VGG‑16模型，提高了整体性能，加快训练速度，另一个优点是避免使用巨大的数据集。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 图像 像素 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的图像像素分类方法，其特征在于，主要包括数据输入(一)；预处理(二)；核心抽样(三)；像素预测(四)；输出结果(五)。
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