[发明专利]一种基于样条卷积神经网络的图像分类方法在审

专利信息
申请号: 201810120899.9 申请日: 2018-02-07
公开(公告)号: CN108052989A 公开(公告)日: 2018-05-18
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: G06K9/62 分类号: G06K9/62;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: 发明提出了一种基于样条卷积神经网络的图像分类方法,其主要内容包括:样条卷积神经网络、通用计算图形处理器算法,其过程为,样条卷积神经网络使用一种新型样条卷积层构建深度神经网络,由卷积层接收不规则的结构化数据,将其映射到定向图作为输入,在空间卷积层中,节点特征使用可训练的连续核函数进行聚合,提出基于B样条的新型卷积算子,B样条基函数具有局部支持性质。本发明提出一种新型的可训练卷积运算符,卷积滤波器在空间域中运行并聚合局部特征,应用可训练的连续核函数,通过可训练的B样条控制值进行参数化,能快速进行训练和推理,简化了图像分类过程,同时也提高了分类的准确性。
搜索关键词: 一种 基于 卷积 神经网络 图像 分类 方法
【主权项】:
1.一种基于样条卷积神经网络的图像分类方法,其特征在于,主要包括样条卷积神经网络(一);通用计算图形处理器算法(二)。
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