[发明专利]基于GoogLeNet的卷积神经网络行人识别方法有效
| 申请号： | 201810940919.7 | 申请日： | 2018-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN110837762B | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 屈惠明;龙泉舟;刁海玮;傅晓梦;崔振龙;刘李凤 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GoogLeNet的卷积神经网络行人识别方法。该方法步骤如下：加载所需的工具包；定义卷积神经网络网络：定义GooLeNet神经网络模型；定义GooLeNet神经网络结构；加载VOC2007+2012数据集：标注文件夹及图片位置；生成验证和训练所需批次；进行网络检测：每张图片生成7*7个网格；网格负责预测类别信息；每个网格中的bounding box负责预测坐标信息；生成置信度值；进行网络测试；定义模型的损失函数；加载已训练好的权重；展示图像处理结果。本发明增强了神经网络的特征表达能力，同时也提高了行人检测在夜间及复杂背景下的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 googlenet 卷积 神经网络 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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